Inteligencia artificial deep-learning

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¿Cuándo es el aprendizaje profundo excesivo?

Por ejemplo, para clasificar los correos electrónicos como spam, ¿vale la pena, desde una perspectiva de tiempo / precisión, aplicar el aprendizaje profundo (si es posible) en lugar de otro algoritmo de aprendizaje automático? ¿El aprendizaje profundo hará innecesarios otros algoritmos de aprendizaje automático como los ingenuos Bayes ?

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Codificación de entrada / salida para una red neuronal para aprender un juego basado en cuadrícula

Estoy escribiendo un juego de juguetes simple con la intención de entrenar una red neuronal profunda sobre él. Las reglas del juego son aproximadamente las siguientes: El juego tiene un tablero formado por celdas hexagonales. Ambos jugadores tienen la misma colección de piezas que pueden elegir para colocar libremente en …

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¿Cuál es el concepto de cuellos de botella de Tensorflow?

¿Cuál es el concepto y cómo se calculan los valores de cuello de botella? ¿Cómo ayudan estos valores a la clasificación de imágenes? Por favor explique en palabras simples.

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¿Cómo funcionan las redes generativas de confrontación?

Estoy leyendo sobre redes de confrontación generativa (GAN) y tengo algunas dudas al respecto. Hasta ahora, entiendo que en una GAN hay dos tipos diferentes de redes neuronales: una es generativa ( solsolG ) y la otra discriminativa ( rereD ). La red neuronal generativa genera algunos datos que la …

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¿Cómo sería la nueva escala de "computadora neural diferenciable" de Deepmind?

Deepmind acaba de publicar un artículo sobre una "computadora neuronal diferenciable" , que básicamente combina una red neuronal con una memoria . La idea es enseñar a la red neuronal a crear y recordar recuerdos explícitos útiles para una determinada tarea. Esto complementa bien las capacidades de una red neuronal, …

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¿Cómo implementar un espacio de acción restringido en el aprendizaje por refuerzo?

Estoy codificando un modelo de aprendizaje de refuerzo con un agente PPO gracias a la muy buena biblioteca Tensorforce , construida sobre Tensorflow. La primera versión fue muy simple y ahora me estoy sumergiendo en un entorno más complejo donde todas las acciones no están disponibles en cada paso. Digamos …

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¿Existe algún argumento científico / matemático que evite que el aprendizaje profundo produzca una IA fuerte?

Leí El libro del por qué de Judea Pearl , en el que menciona que el aprendizaje profundo es solo una tecnología de ajuste de curvas glorificada, y no podrá producir inteligencia similar a la humana. De su libro existe este diagrama que ilustra los tres niveles de habilidades cognitivas: …

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¿Se puede entrenar a una IA para generar el bosquejo de una historia?

Sé que una de las últimas modas en este momento es entrenar una red neuronal para generar guiones y nuevos episodios de, por ejemplo, Friends o The Simpsons, y eso está bien: es interesante y podrían ser los primeros pasos necesarios para crear programas que realmente puedan generar historias sensatas …

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¿Deberían considerarse las redes residuales profundas como un conjunto de redes?

La pregunta es sobre la arquitectura de Redes Residuales Profundas ( ResNets ). El modelo que ganó el primer lugar en el "Desafío de reconocimiento visual a gran escala 2015" (ILSVRC2015) en las cinco pistas principales: Clasificación de ImageNet: Redes de 152 capas “ultraprofundas” (cita Yann) Detección de ImageNet: 16% …

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¿Se puede usar BERT para tareas generadoras de oraciones?

Soy un nuevo alumno en PNL. Estoy interesado en la tarea de generación de oraciones. En lo que a mí respecta, un método de vanguardia es el CharRNN , que utiliza RNN para generar una secuencia de palabras. Sin embargo, BERT salió hace varias semanas y es muy poderoso. Por …

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¿Para qué se utilizan todos los diferentes tipos de redes neuronales?

Encontré la siguiente hoja de trucos de redes neuronales ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). ¿Para qué se utilizan todos estos diferentes tipos de redes neuronales? Por ejemplo, ¿qué redes neuronales se pueden usar para regresión o clasificación, cuáles se pueden …

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¿Qué capa consume más tiempo en el entrenamiento de CNN? Capas de convolución vs capas FC

En la red neuronal convolucional, ¿qué capa consume el máximo tiempo en entrenamiento? ¿Capas de convolución o capas completamente conectadas? Podemos tomar la arquitectura AlexNet para entender esto. Quiero ver la ruptura del tiempo del proceso de capacitación. Quiero una comparación de tiempo relativa para que podamos tomar cualquier configuración …

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¿Por qué las redes neuronales profundas y el aprendizaje profundo son insuficientes para lograr la inteligencia general?

Todo lo relacionado con el aprendizaje profundo (DL) y las redes profundas (er) parece "exitoso", al menos progresa muy rápido y cultiva la creencia de que AGI está al alcance. Esta es la imaginación popular. DL es una herramienta tremenda para abordar tantos problemas, incluida la creación de AGI. Sin …

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¿Se pueden ver las capas de redes neuronales profundas como redes Hopfield?

Las redes Hopfield pueden almacenar un vector y recuperarlo a partir de una versión ruidosa del mismo. Lo hacen estableciendo pesos para minimizar la función de energía cuando todas las neuronas se establecen iguales a los valores del vector, y recuperan el vector usando la versión ruidosa del mismo como …

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¿Cómo se pueden aplicar los gradientes de políticas en el caso de múltiples acciones continuas?

Trusted Region Policy Optimization (TRPO) y Proximal Policy Optimization (PPO) son dos algoritmos de gradientes de políticas de vanguardia. Al usar una sola acción continua, normalmente, usaría alguna distribución de probabilidad (por ejemplo, gaussiana) para la función de pérdida. La versión aproximada es: L(θ)=log(P(a1))A,L(θ)=log⁡(P(a1))A,L(\theta) = \log(P(a_1)) A, donde es la …

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