Preguntas etiquetadas con deep-network

La siguiente página / estudio demuestra que las redes neuronales profundas se engañan fácilmente al proporcionar predicciones de alta confianza para imágenes irreconocibles, p. Ej. ¿Cómo es esto posible? ¿Puede explicarlo idealmente en inglés simple?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Soy nuevo en IA y me gustaría saber en palabras simples, ¿cuál es el concepto de lógica difusa? ¿Cómo ayuda y cuándo se usa?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Cuando escribe su algoritmo, ¿cómo sabe cuántas neuronas necesita por capa individual? ¿Hay algún método para encontrar el número óptimo de ellos o es una regla general?

28 deep-network  search  neurons 

¿Cómo se distingue una red neuronal que tiene el adjetivo "profundo" de otras redes similares?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

¿Se puede usar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de patrones en un dominio problemático donde no hay imágenes preexistentes, por ejemplo, representando datos abstractos gráficamente? ¿Sería eso siempre menos eficiente? Este desarrollador dice que el desarrollo actual podría ir más allá, pero no si hay un límite fuera …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

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% …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

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 …

11 deep-learning  deep-network  agi 

He leído que la mayoría de los problemas se pueden resolver con 1-2 capas ocultas. ¿Cómo sabes que necesitas más de 2? ¿Para qué tipo de problemas los necesitarías (dame un ejemplo)?

11 deep-network  hidden-layers 

¿Para qué sirve el método de "abandono" y cómo mejora el rendimiento general de la red neuronal?

10 deep-network  overfitting  performance 

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

10 machine-learning  deep-learning  terminology  deep-network  definitions 

Leí que las redes neuronales profundas pueden ser engañadas con relativa facilidad ( enlace ) para dar una alta confianza en el reconocimiento de imágenes sintéticas / artificiales que están completamente (o al menos en su mayoría) fuera del tema de la confianza. Personalmente, realmente no veo un gran problema …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Dos funciones de activación comunes utilizadas en el aprendizaje profundo son la función tangente hiperbólica y la función de activación sigmoidea. Entiendo que la tangente hiperbólica es solo un cambio de escala y traducción de la función sigmoidea: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh⁡(z)=2σ(z)-1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1 …

8 neural-networks  machine-learning  deep-network  comparison  hidden-layers