Preguntas etiquetadas con neural-networks

Actualmente estoy escribiendo un motor para jugar un juego de cartas, ya que todavía no hay un motor para este juego en particular. Espero poder introducir una red neuronal en el juego después, y que aprenda a jugarlo. Estoy escribiendo el motor de tal manera que sea útil para un …

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Quería comenzar a experimentar con la red neuronal y, como problema de juguete, quería entrenar a uno para chatear, es decir, implementar un bot de chat como cleverbot. No es tan inteligente de todos modos. Busqué documentación y encontré muchos tutoriales sobre tareas generales, pero pocos sobre este tema específico. …

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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? …

10 neural-networks  machine-learning 

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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¿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 …

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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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Múltiples recursos a los que me referí mencionan que MSE es excelente porque es convexo. Pero no entiendo cómo, especialmente en el contexto de las redes neuronales. Digamos que tenemos lo siguiente: XXX : conjunto de datos de entrenamiento YYY : objetivos ΘΘ\Theta : el conjunto de parámetros del modelofΘfΘf_\Theta …

9 neural-networks  math  backpropagation  gradient-descent 

¿Qué tan poderosa es la máquina que recientemente derrotó al campeón de jugador de póker?

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Me gustaría experimentar un poco con la evolución de la red neuronal (NEAT). Escribí algo de GA y código de red neuronal en C ++ en los años 90 solo para jugar, pero el enfoque de bricolaje demostró ser tan laborioso que eventualmente lo descarté. Las cosas han cambiado mucho …

9 neural-networks  genetic-algorithms  neat 

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 …

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Así que he estado tratando de entender las redes neuronales desde que encontré el blog de Adam Geitgey sobre aprendizaje automático. He leído todo lo que puedo sobre el tema (que puedo comprender) y creo que entiendo todos los conceptos generales y algunos de los trabajos (a pesar de ser …

9 neural-networks  machine-learning 

DeepMind afirma que su red Q profunda (DQN) pudo adaptar continuamente su comportamiento mientras aprendía a jugar 49 juegos de Atari. Después de aprender todos los juegos con la misma red neuronal, ¿fue el agente capaz de jugarlos todos a niveles 'sobrehumanos' simultáneamente (siempre que se presentara aleatoriamente uno de …

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¿Qué tan grandes redes neuronales artificiales podemos ejecutar ahora (ya sea con un ciclo completo de preparación del tren o simplemente evaluando las salidas de la red) si nuestro presupuesto total de energía para el cálculo es equivalente al presupuesto de energía del cerebro humano ( 12.6 vatios )? Supongamos …

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He estado jugando en el patio de juegos de Tensorflow . Uno de los conjuntos de datos de entrada es una espiral. No importa qué parámetros de entrada elijo, no importa cuán ancha y profunda sea la red neuronal que forme, no puedo ajustar la espiral. ¿Cómo encajan los científicos …

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Podemos leer en la página de Wikipedia que Google creó un chip ASIC personalizado para aprendizaje automático y diseñado para TensorFlow que ayuda a acelerar la IA. Dado que los chips ASIC están especialmente personalizados para un uso particular sin la capacidad de cambiar su circuito, debe haber algún algoritmo …

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