Inteligencia artificial deep-learning

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¿Los científicos saben lo que sucede dentro de las redes neuronales artificiales?

¿Los científicos o expertos en investigación saben desde la cocina lo que está sucediendo dentro de una red neuronal "profunda" compleja con al menos millones de conexiones que se activan en un instante? ¿Entienden el proceso detrás de esto (por ejemplo, qué está sucediendo dentro y cómo funciona exactamente), o …

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¿Cómo pueden las redes neuronales lidiar con diferentes tamaños de entrada?

Por lo que puedo decir, las redes neuronales tienen un número fijo de neuronas en la capa de entrada. Si las redes neuronales se usan en un contexto como PNL, las oraciones o bloques de texto de diferentes tamaños se alimentan a una red. ¿Cómo se concilia el tamaño de …

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¿Pueden las computadoras digitales entender el infinito?

Como ser humano, podemos pensar en el infinito. En principio, si tenemos suficientes recursos (tiempo, etc.), podemos contar infinitas cosas (incluidas las abstractas, como números o reales). Por ejemplo, al menos, podemos tener en cuenta los enteros. Podemos pensar, principalmente, y "comprender" infinitos números que se muestran en la pantalla. …

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¿Qué biblioteca recomendarías para comenzar con el aprendizaje profundo?

¿Qué biblioteca (TensorFlow o Keras) recomendaría para un primer acercamiento al aprendizaje profundo? Soy un estudiante de neurociencia que intenta por primera vez enfoques computacionales, si eso es importante.

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¿Por qué es Lisp un lenguaje tan bueno para la IA?

He escuchado antes de científicos informáticos y de investigadores en el área de IA que Lisp es un buen lenguaje para la investigación y el desarrollo en inteligencia artificial. ¿Esto todavía se aplica, con la proliferación de redes neuronales y el aprendizaje profundo? ¿Cuál fue su razonamiento para esto? ¿En …

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En una CNN, ¿cada filtro nuevo tiene pesos diferentes para cada canal de entrada, o se usan los mismos pesos de cada filtro en los canales de entrada?

Entiendo que la capa convolucional de una red neuronal convolucional tiene cuatro dimensiones: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Además, entiendo que cada filtro nuevo se enreda en TODOS los canales de entrada (o mapas de características / activación de la capa anterior). SIN EMBARGO, el siguiente gráfico de CS231 muestra cada …

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¿La inteligencia artificial es vulnerable a la piratería?

El documento Las limitaciones del aprendizaje profundo en entornos adversos explora cómo las redes neuronales pueden ser corrompidas por un atacante que puede manipular el conjunto de datos con el que se entrena la red neuronal. Los autores experimentan con una red neuronal destinada a leer dígitos escritos a mano, …

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¿Se pueden entrenar redes profundas para probar teoremas?

Supongamos que tenemos una gran cantidad de pruebas en el cálculo de predicados de primer orden. Supongamos que también tenemos los axiomas, corolarios y teoremas en esa área de las matemáticas en esa forma también. Considere cada proposición que se probó y el cuerpo de la teoría existente que rodea …

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Comprender la función de pérdida de GAN

Estoy luchando por comprender la función de pérdida de GAN como se proporciona en Understanding Generative Adversarial Networks (una publicación de blog escrita por Daniel Seita). En la pérdida de entropía cruzada estándar, tenemos una salida que se ha ejecutado a través de una función sigmoidea y una clasificación binaria …

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¿Problemas y alternativas a los enfoques de aprendizaje profundo?

En los últimos 50 años, el aumento / caída / aumento de la popularidad de las redes neuronales ha actuado como una especie de "barómetro" para la investigación de IA. A partir de las preguntas en este sitio, queda claro que las personas están interesadas en aplicar Deep Learning (DL) …

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¿Cuál es el propósito de una función de activación en redes neuronales?

Se dice que las funciones de activación en las redes neuronales ayudan a introducir la no linealidad . ¿Qué significa esto? ¿Qué significa no linealidad en este contexto? ¿Cómo ayuda la introducción de esta no linealidad ? ¿Hay otros propósitos de las funciones de activación ?

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¿Se puede usar una red neuronal para predecir el próximo número pseudoaleatorio?

¿Es posible alimentar a una red neuronal la salida de un generador de números aleatorios y esperar que aprenda la función hash (o generador), para que pueda predecir cuál será el próximo número pseudoaleatorio generado ? ¿Ya existe algo como esto? Si ya se ha investigado sobre esto o algo …

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¿Cómo manejar imágenes de gran tamaño en CNN?

Supongamos que hay 10K imágenes de 2400 x 2400 para usar en CNN. Según mi punto de vista, las computadoras convencionales que la gente use serán de utilidad. Ahora la pregunta es cómo manejar tamaños de imagen tan grandes donde no hay privilegios de disminución de resolución. Aquí están los …

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¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

¿Alguien puede explicarme la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? ¿Es posible aprender aprendizaje profundo sin conocer el aprendizaje automático?

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¿Alguien ha pensado en hacer una red neuronal para hacer preguntas, en lugar de solo responderlas?

La mayoría de la gente está tratando de responder preguntas con una red neuronal. Sin embargo, ¿alguien ha pensado en cómo hacer que la red neuronal haga preguntas, en lugar de responder preguntas? Por ejemplo, si una CNN puede decidir a qué categoría pertenece un objeto, ¿puede hacer alguna pregunta …

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