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...
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...
Hay varias funciones de activación, como ReLU, sigmoid o . ¿Qué sucede cuando mezclo las funciones de activación?tanhtanh\tanh Recientemente descubrí que Google ha desarrollado la función de activación Swish que es (x * sigmoide). Al alterar la función de activación, ¿puede aumentar la precisión...
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...
AlphaGo Zero contiene varias mejoras en comparación con sus predecesores. Los detalles arquitectónicos de Alpha Go Zero se pueden ver en esta hoja de trucos . Una de esas mejoras es usar una sola red neuronal que calcula las probabilidades de movimiento y el valor del estado al mismo tiempo,...
Consideremos este ejemplo: Es el cumpleaños de John, vamos a comprarle una cometa. Los humanos probablemente diríamos que la cometa es un regalo de cumpleaños, si se nos pregunta por qué se está comprando; y nos referimos a este razonamiento como sentido común . ¿Por qué necesitamos esto en...
Estoy tratando de detectar el logotipo de un canal de TV dentro de un archivo de video, así que simplemente dado un .mp4video de entrada , detectar si tiene ese logotipo presente en un cuadro específico, digamos el primer cuadro, o no. Tenemos ese logotipo de antemano (aunque podría no ser del...
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...
Hace poco me llamó la atención que los expertos en ajedrez tomaron el resultado de este famoso partido como algo molesto. Ver: El nuevo mejor jugador del ajedrez es un algoritmo intrépido y audaz Como no experto en ajedrez y ajedrez AI, mi suposición fue que, en base al rendimiento de AlphaGo, y...
En particular, una computadora incrustada (con recursos limitados) analiza la transmisión de video en vivo desde una cámara de tráfico, tratando de elegir buenos cuadros que contengan los números de matrícula de los autos que pasan. Una vez que se localiza una placa, el marco se entrega a una...
Por lo tanto, el aprendizaje automático permite que un sistema se automatice automáticamente en el sentido de que puede predecir el estado futuro en función de lo que ha aprendido hasta ahora. Mi pregunta es: ¿son las técnicas de aprendizaje automático la única forma de hacer que un sistema...
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...
Si las neuronas y las sinapsis se pueden implementar usando transistores, ¿qué nos impide crear redes neuronales arbitrariamente grandes usando los mismos métodos con los que se hacen las GPU? En esencia, hemos visto cuán extraordinariamente bien funcionan las redes neuronales virtuales...
En teoría, ¿podría una IA volverse sensible, como en el aprendizaje y la autoconciencia, todo a partir de su código
Suponiendo que los humanos finalmente hayan desarrollado la primera IA humanoide basada en el cerebro humano, ¿sentiría emociones? Si no es así, ¿seguiría teniendo ética y / o
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado el mes pasado . ¿Cuáles...
Por ejemplo, ¿una IA podría ser propietaria de una propiedad, desalojar a inquilinos, adquirir deudas, emplear, votar o casarse? ¿Cuáles son las estructuras legales establecidas para implementar una IA fuerte en la