Inteligencia artificial

Por lo tanto, actualmente las funciones de activación más utilizadas son las de Re-Lu. Entonces respondí a esta pregunta ¿Cuál es el propósito de una función de activación en Redes Neuronales? y mientras escribía la respuesta me llamó la atención, ¿cómo puede exactamente la función no lineal aproximada de Re-Lu? …

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Hice mi tesis de maestría sobre modelos generativos profundos y actualmente estoy buscando un nuevo tema. P: ¿Cuáles son los temas de investigación "más candentes" que están llamando mucho la atención de la comunidad de aprendizaje profundo últimamente? Algunas aclaraciones: Revisé preguntas similares y ninguna de ellas respondió mi pregunta. …

10 deep-learning  ai-field 

¿Cuál es la definición de una red neuronal profunda? ¿Por qué son tan populares o importantes?

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Stochastic Hill Climbing generalmente funciona peor que Steepest Hill Climbing , pero ¿cuáles son los casos en que el primero se desempeña mejor?

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En robótica, la técnica de aprendizaje de refuerzo se utiliza para encontrar el patrón de control de un robot. Desafortunadamente, la mayoría de los métodos de gradiente de políticas están sesgados estadísticamente, lo que podría llevar al robot a una situación insegura, consulte la página 2 en Jan Peters y …

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¿Cuáles son las limitaciones del algoritmo de escalada ? ¿Cómo podemos superar estas limitaciones?

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Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 6 meses . Parece que siempre ha sido el foco en la literatura aproximarse a …

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Actualmente estoy haciendo un proyecto que consiste en crear una IA para jugar al juego Gomoku (es como un tic tac toe, pero se juega en un tablero de 15 * 15 y requiere 5 seguidos para ganar). Ya he implementado con éxito una IA de tic tac toe perfecta …

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La mayoría de los humanos no son buenos en el ajedrez. No pueden escribir sinfonías. No leen novelas. No son buenos atletas. No son buenos en razonamiento lógico. La mayoría de nosotros nos levantamos. Ir a trabajar en una fábrica o granja o algo así. Sigue instrucciones simples. Tómate una …

9 robots  reasoning  intelligence 

¿Es posible dar una estimación general sobre el tamaño de las redes neuronales que se pueden entrenar en GPU de grado de consumo común ? Por ejemplo: El papel de Aparición de locomoción (refuerzo) entrena una red utilizando la activación en tándem de las neuronas. Tienen un NN de 3 …

9 neural-networks 

Inventé un juego de tablero similar al ajedrez. Construí un motor para que pueda jugar de forma autónoma. El motor es básicamente un árbol de decisión. Está compuesto por: Una función de búsqueda que en cada nodo encuentra todos los movimientos legales posibles Una función de evaluación que asigna un …

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Estaba leyendo el nuevo artículo de Hinton, "Enrutamiento dinámico entre cápsulas" y no entendí el término "vector de actividad" en el resumen. Una cápsula es un grupo de neuronas cuyo vector de actividad representa los parámetros de instanciación de un tipo específico de entidad, como un objeto o parte del …

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Soy un estudiante de doctorado en ciencias de la computación, y actualmente estoy creando una visión general del estado del arte en aplicaciones realizadas en Ética de la máquina (un campo multidisciplinario que combina filosofía e inteligencia artificial, que busca crear programas o agentes éticos explícitos). Parece que el campo …

9 philosophy  ethics  social  implementation 

A partir del año pasado, he estado estudiando varias materias para comprender algunas de las tesis más importantes del aprendizaje automático como S. Hochreiter y J. Schmidhuber. (1997) Memoria a largo plazo a largo plazo . Computación neuronal, 9 (8), 1735-1780. Sin embargo, debido al hecho de que no tengo …

9 machine-learning  getting-started 

Las analogías son bastante poderosas en la comunicación. Permiten explicar conceptos complejos a personas sin conocimiento de dominio, simplemente mapeando a un dominio conocido. Hofstadter dice que importan , mientras que Dijkstra dice que son peligrosos. De todos modos, las analogías pueden verse como una forma poderosa de transferir conceptos …

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