Questions marquées «neural-networks»

Pour les questions sur les réseaux artificiels, tels que les réseaux MLP, CNN, RNN, LSTM et GRU, leurs variantes ou tout autre composant de système d'IA qui se qualifient comme réseaux de neurones en ce qu'ils sont, en partie, inspirés par les réseaux de neurones biologiques.

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Un réseau de neurones unique peut-il gérer la reconnaissance de deux types d'objets, ou doit-il être divisé en deux réseaux plus petits?
En particulier, un ordinateur intégré (avec des ressources limitées) analyse le flux vidéo en direct d'une caméra de circulation, essayant de choisir de bonnes images qui contiennent les numéros de plaque d'immatriculation des voitures qui passent. Une fois la plaque localisée, le cadre est remis à une bibliothèque OCR pour …
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Les algorithmes d'apprentissage profond représentent-ils des méthodes basées sur un ensemble?
À propos de l'apprentissage en profondeur (pour référence) : Le deep learning est une branche du machine learning basée sur un ensemble d'algorithmes qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans les données en utilisant un graphe profond avec plusieurs couches de traitement, composé de multiples transformations linéaires …
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Sommes-nous techniquement capables de créer, dans le matériel, des réseaux neuronaux arbitrairement grands avec la technologie actuelle?
Si les neurones et les synapses peuvent être mis en œuvre à l'aide de transistors, qu'est-ce qui nous empêche de créer des réseaux de neurones arbitrairement grands en utilisant les mêmes méthodes avec lesquelles les GPU sont fabriqués? Essentiellement, nous avons vu le fonctionnement extraordinaire des réseaux de neurones virtuels …
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Existe-t-il des recherches qui utilisent des modèles réalistes de neurones?
Existe-t-il des recherches qui utilisent des modèles réalistes de neurones? Habituellement, le modèle d'un neurone pour un réseau de neurones est assez simple par opposition au neurone réaliste, qui implique des centaines de protéines et des millions de molécules (ou même un plus grand nombre). Existe-t-il des recherches qui tirent …
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Architecture de réseau neuronal pour le nom de l'auteur en entrée?
Je construis un réseau neuronal pour prédire la valeur d'une œuvre d'art avec un large éventail d'entrées (taille, support artistique, etc.) et je voudrais également inclure l'auteur en tant qu'entrée (c'est souvent un énorme facteur de la valeur d’une seule œuvre d’art). Ma préoccupation actuelle est que le nom de …
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Les lacunes des réseaux de neurones diminuent-elles?
Ayant travaillé avec des réseaux de neurones pendant environ six mois, j'ai expérimenté de première main ce qui est souvent revendiqué comme leurs principaux inconvénients, à savoir le sur-ajustement et le blocage dans les minima locaux. Cependant, grâce à l'optimisation hyperparamétrique et à certaines approches nouvellement inventées, celles-ci ont été …
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Quelle est la différence entre les neurones hyperboliques tangents et sigmoïdes?
Deux fonctions d'activation courantes utilisées dans l'apprentissage en profondeur sont la fonction tangente hyperbolique et la fonction d'activation sigmoïde. Je comprends que la tangente hyperbolique est juste une mise à l'échelle et une traduction de la fonction sigmoïde: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh⁡(z)=2σ(z)-1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. …
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