Inteligencia artificial

Según Wikipedia (se omiten las citas): En la historia de la inteligencia artificial, un invierno con IA es un período de financiación reducida e interés en la investigación de inteligencia artificial. El término fue acuñado por analogía con la idea de un invierno nuclear. El campo ha experimentado varios ciclos …

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Necesito un algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones en un conjunto de datos (guardado en un archivo CSV) que contiene detalles del rendimiento de caché de una CPU. Más específicamente, el conjunto de datos contiene columnas como Readhits, Readmisso Writehits. Los patrones que identifica el algoritmo deberían ser útiles …

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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 el mes pasado . ¿Cuáles son las principales revistas de inteligencia artificial? Estoy buscando investigación general …

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Actualmente estoy trabajando en una aplicación de Android AI. Conozco los modelos de IA para generar oraciones aleatorias. Sin embargo, ¿hay un modelo de IA para generar oraciones sarcásticas?

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En breve sobre el aprendizaje profundo (para referencia) : El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático basado en un conjunto de algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel en los datos mediante el uso de un gráfico profundo con múltiples capas de procesamiento, compuesto de múltiples transformaciones …

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Si las neuronas y las sinapsis se pueden implementar usando transistores, ¿qué nos impide crear redes neuronales arbitrariamente grandes usando los mismos métodos con los que se hacen las GPU? En esencia, hemos visto cuán extraordinariamente bien funcionan las redes neuronales virtuales implementadas en procesadores secuenciales (incluso las GPU son …

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¿De qué manera el empleo de algoritmos evolutivos para diseñar y entrenar redes neuronales artificiales tiene ventajas sobre el uso de los algoritmos convencionales de retropropagación?

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He reflexionado sobre esto por un tiempo sin desarrollar una intuición para las matemáticas detrás de la causa de esto. Entonces, ¿qué hace que un modelo necesite una baja tasa de aprendizaje?

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Me preguntaba si los algoritmos de aprendizaje automático (CNN) se pueden usar / entrenar para diferenciar entre pequeñas diferencias en los detalles entre las imágenes (como ligeras diferencias en los tonos de rojo u otros colores, o la presencia de pequeños objetos entre imágenes muy similares). )? ¿Y luego clasificar …

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¿Hay investigaciones que empleen modelos realistas de neuronas? Por lo general, el modelo de una neurona para una red neuronal es bastante simple en comparación con la neurona realista, que involucra cientos de proteínas y millones de moléculas (o incluso números mayores). ¿Existe alguna investigación que extraiga implicaciones de esta …

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Entonces Taleb tiene dos heurísticas para describir en general las distribuciones de datos. Uno es Mediocristán, que básicamente significa cosas que están en una distribución gaussiana, como la altura y / o el peso de las personas. El otro se llama Extremistán, que describe una distribución más parecida a Pareto …

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Si una araña te ha atacado una vez, es probable que nunca vuelvas a acercarte a una araña. En un modelo de red neuronal, tener una mala experiencia con una araña disminuirá ligeramente la probabilidad de que se acerque a una araña dependiendo de la tasa de aprendizaje. Esto no …

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Soy un principiante en Tensorflow y simplemente sigo un tutorial. No hay ningún problema con mi código, pero tengo una pregunta sobre el resultado accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 Me gustaría saber qué representan "predicción / significado" …

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Las redes de Maxout eran una idea simple pero brillante de Goodfellow et al. desde 2013 hasta max mapas de características para obtener un aproximador universal de activaciones convexas. El diseño se diseñó para su uso junto con el abandono (recientemente introducido) y, por supuesto, dio como resultado resultados de …

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Estoy familiarizado con el aprendizaje supervisado y no supervisado. Hice el curso SaaS realizado por Andrew Ng en Coursera.org. Estoy buscando algo similar para el aprendizaje por refuerzo. ¿Me puede recomendar algo?

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