En matemáticas, la palabra operador puede referirse a varios conceptos distintos pero relacionados. Un operador se puede definir como una función entre dos espacios vectoriales, se puede definir como una función donde el dominio y el codominio son iguales, o se puede definir como una función desde...
Los autoencoders son redes neuronales que aprenden una representación comprimida de la entrada para luego reconstruirla, de modo que puedan usarse para reducir la dimensionalidad. Están compuestos por un codificador y un decodificador (que pueden ser redes neuronales separadas). La reducción de la...
Parece que las redes neuronales profundas y otros modelos basados en redes neuronales están dominando muchas áreas actuales como visión por computadora, clasificación de objetos, aprendizaje de refuerzo, etc. ¿Existen dominios donde los SVM (u otros modelos) todavía están produciendo resultados...
En los lenguajes de programación, hay un conjunto de reglas gramaticales que rigen la construcción de declaraciones y expresiones válidas. Estas reglas ayudan a analizar los programas escritos por el usuario. ¿Puede existir alguna vez un conjunto funcionalmente completo de reglas gramaticales que...
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...
¿Existen posibles modelos que tengan el potencial de reemplazar las redes neuronales en el futuro cercano? ¿Y necesitamos eso? ¿Qué es lo peor de usar redes neuronales en términos de
En el contexto de la inteligencia artificial, la singularidad se refiere al advenimiento de una inteligencia general artificial capaz de superación recursiva, que conduce a la rápida aparición de la superinteligencia artificial (ASI), cuyos límites son desconocidos, poco después de que se logre la...
Escuché varias veces que uno de los problemas fundamentales / abiertos del aprendizaje profundo es la falta de "teoría general" porque en realidad no sabemos por qué el aprendizaje profundo funciona tan bien. Incluso la página de Wikipedia sobre aprendizaje profundo tiene comentarios similares ....
Desde la primera revolución industrial, las máquinas han asumido el trabajo de las personas y la automatización ha sido parte de la evolución social humana durante los últimos 3 siglos, pero en total estas máquinas han estado reemplazando trabajos mecánicos, de alto riesgo y de baja habilidad, como...
Me topé con el concepto de cobertura neuronal, que es la proporción de neuronas activadas y neuronas totales en una red neuronal. Pero, ¿qué significa que una neurona se "active"? Sé qué son las funciones de activación, pero ¿qué significa activarse, por ejemplo, en el caso de una ReLU o una...
Parece que la mayoría de los proyectos intentan enseñar a la IA a aprender idiomas individuales y específicos. Se me ocurre que existen relaciones en las palabras y frases escritas y habladas en todos los idiomas: la mayoría de los usuarios tienen más facilidad para aprender más idiomas después de...
Cuando hablamos de inteligencia artificial, inteligencia humana o cualquier otra forma de inteligencia, ¿qué queremos decir con el término inteligencia en un sentido general? ¿Qué llamarías inteligente y qué no? En otras palabras, ¿cómo definimos el término inteligencia de la manera más general...
El término Singularidad se usa a menudo en los principales medios para describir la tecnología visionaria. Fue introducido por Ray Kurzweil en un libro popular The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology (2005). En su libro, Kurzweil ofrece una perspectiva del futuro potencial de la...
Estoy tratando de desarrollar una red neuronal que pueda identificar características de diseño en modelos CAD (es decir, ranuras, jefes, agujeros, bolsillos, pasos). Los datos de entrada que pretendo usar para la red son una matriz ansn (donde n es el número de caras en el modelo CAD). Un '1' en...
Estaba leyendo sobre John McCarthy y su visión ortodoxa de la inteligencia artificial. Para mí, parece que no estaba muy a favor de los recursos (como el tiempo y el dinero) que se utilizan para hacer que los IA jueguen juegos como el Ajedrez. En cambio, quería concentrarse más en pasar la Prueba...
Imagine un juego en el que se trata de una pantalla en negro además de un píxel rojo y un píxel azul. Dado este juego a un humano, primero verán que presionar las teclas de flecha moverá el píxel rojo. Lo siguiente que intentarán es mover el píxel rojo al píxel azul. Dale este juego a una IA,...
Soy bastante nuevo en el aprendizaje profundo, pero creo que encontré la situación correcta en el mundo real para comenzar a usarlo. El problema es que solo he usado dichos algoritmos para predecir resultados. Para mi nuevo proyecto, necesito información para alimentar una máquina para optimizar...
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 jugador de IA....
Tengo un gran conjunto de datos de vehículos con la verdad real de sus longitudes (más de 100k muestras). ¿Es posible entrenar una red profunda para medir / estimar la longitud del vehículo? No he visto ningún documento relacionado con la estimación del tamaño del objeto utilizando una red neuronal...
Esto puede sonar tonto para alguien que tiene mucha experiencia con las redes neuronales, pero me molesta ... Me refiero a que aleatorizar los pesos iniciales podría brindarle mejores resultados que estarían algo más cerca de lo que debería ser una red entrenada, pero también podría ser...