Intelligence artificielle neural-networks

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Comment sélectionner les fonctionnalités pertinentes des données?

Récemment, je travaillais sur un problème pour faire une analyse des coûts de mes dépenses pour une ressource particulière. Je prends habituellement des décisions manuelles à partir de l'analyse et planifie en conséquence. J'ai un ensemble de données volumineuses au format Excel et avec des centaines de colonnes, définissant l'utilisation …

11 neural-networks machine-learning datasets feature-selection

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Les ordinateurs seront-ils capables de comprendre les émotions des utilisateurs?

Je recherche l'informatique affective. En particulier, j'étudie la partie de la reconnaissance des émotions, c'est-à-dire la tâche de reconnaître les émotions ressenties par l'utilisateur / le sujet. Par exemple, affectiva peut être utilisé à cette fin. Je ne m'inquiète pas de la validité de ces modèles, mais de ce que …

11 neural-networks research learning-algorithms

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Comment le bruit affecte-t-il la généralisation?

L'augmentation du bruit dans les données contribue-t-elle à améliorer la capacité d'apprentissage d'un réseau? Cela fait-il une différence ou cela dépend-il du problème résolu? Comment affecte-t-il le processus de généralisation dans son ensemble?

11 neural-networks machine-learning statistical-ai generalization

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Comment puis-je faire en sorte que mon réseau traite également les rotations de l'entrée?

J'essaie de programmer mon propre système pour faire fonctionner un réseau neuronal. Pour réduire le nombre de nœuds nécessaires, il a été suggéré de le faire traiter également les rotations de l'entrée. Mon réseau vise à apprendre et à prédire le jeu de la vie de Conway en regardant chaque …

11 neural-networks

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Un réseau de neurones peut-il élaborer le concept de distance?

Imaginez un jeu où c'est un écran noir à part un pixel rouge et un pixel bleu. Étant donné ce jeu à un humain, ils verront d'abord qu'en appuyant sur les touches fléchées, le pixel rouge sera déplacé. La prochaine chose qu'ils essaieront est de déplacer le pixel rouge sur …

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Pourquoi le réseau neuronal fusionné d'AlphaGo Zero est-il plus efficace que deux réseaux neuronaux distincts?

AlphaGo Zero contient plusieurs améliorations par rapport à ses prédécesseurs. Les détails architecturaux d'Alpha Go Zero peuvent être vus dans cette feuille de triche . L'une de ces améliorations consiste à utiliser un seul réseau de neurones qui calcule les probabilités de déplacement et la valeur de l'état en même …

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Utilisation d'un réseau de neurones pour reconnaître les modèles dans les matrices

J'essaie de développer un réseau de neurones qui peut identifier les caractéristiques de conception dans les modèles CAO (c'est-à-dire les emplacements, les bossages, les trous, les poches, les marches). Les données d'entrée que j'ai l'intention d'utiliser pour le réseau sont une matrice anxn (où n est le nombre de faces …

10 neural-networks machine-learning convolutional-neural-networks pattern-recognition detecting-patterns

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Une IA capable de générer des programmes

J'ai étudié Viv un agent intelligent artificiel en développement. D'après ce que je comprends, cette IA peut générer du nouveau code et l'exécuter en fonction d'une requête de l'utilisateur. Ce que je suis curieux de savoir, c'est comment cette IA est capable d'apprendre à générer du code basé sur une …

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Les réseaux de neurones et ses variantes sont-ils le seul moyen d'atteindre la véritable intelligence artificielle?

D'après mes connaissances, la plupart des études actuelles sur l'intelligence artificielle utilisent une sorte de réseau neuronal ou ses variantes. Un bon exemple serait l'alphago de DeepMind qui, je crois, est un réseau de neurones profond, pour la vision CNN, le texte, la musique et d'autres fonctionnalités ordonnées RNN, etc. …

10 neural-networks

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Que se passe-t-il lorsque je mélange des fonctions d'activation?

Il existe plusieurs fonctions d'activation, telles que ReLU, sigmoid ou tanhtanh\tanh . Que se passe-t-il lorsque je mélange des fonctions d'activation? J'ai récemment découvert que Google a développé la fonction d'activation Swish qui est (x * sigmoïde). En modifiant la fonction d'activation, peut-il augmenter la précision sur un petit problème …

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Que signifie l'activation d'un neurone dans un réseau neuronal?

Je suis juste tombé sur le concept de couverture neuronale, qui est le rapport des neurones activés et des neurones totaux dans un réseau neuronal. Mais qu'est-ce que cela signifie pour un neurone d'être "activé"? Je sais ce que sont les fonctions d'activation, mais que signifie être activé, par exemple …

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Quels sont les avantages de ReLU par rapport à Leaky ReLU et Parametric ReLU (le cas échéant)?

Je pense que l'avantage d'utiliser Leaky ReLU au lieu de ReLU est que de cette façon, nous ne pouvons pas avoir de gradient de fuite. La ReLU paramétrique a le même avantage, à la seule différence que la pente de la sortie pour les entrées négatives est un paramètre apprenable …

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Quels sont les modèles susceptibles de remplacer les réseaux de neurones dans un avenir proche?

Y a-t-il des modèles possibles qui pourraient remplacer les réseaux de neurones dans un avenir proche? Et en avons-nous même besoin? Quelle est la pire chose à propos de l'utilisation des réseaux de neurones en termes d'efficacité?

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Utilisez l'IA ou le réseau neuronal pour la détection de logo

J'essaie de détecter un logo de chaîne de télévision dans un fichier vidéo, il suffit donc de donner une .mp4vidéo d' entrée , de détecter s'il a ce logo présent dans une image spécifique, disons la première image, ou non. Nous avons ce logo à l'avance (bien que ce ne …

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Pourquoi les poids initiaux dans le réseau neuronal sont randomisés?

Cela peut sembler idiot à quelqu'un qui a beaucoup d'expérience avec les réseaux de neurones, mais cela me dérange ... Je veux dire que la randomisation des poids initiaux pourrait vous donner de meilleurs résultats qui seraient un peu plus proches de ce à quoi devrait ressembler le réseau formé, …

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