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...
Inventé un juego de tablero similar al ajedrez. Construí un motor para que pueda jugar de forma autónoma. El motor es básicamente un árbol de decisión. Está compuesto por: Una función de búsqueda que en cada nodo encuentra todos los movimientos legales posibles Una función de evaluación que...
A partir del año pasado, he estado estudiando varias materias para comprender algunas de las tesis más importantes del aprendizaje automático como S. Hochreiter y J. Schmidhuber. (1997) Memoria a largo plazo a largo plazo . Computación neuronal, 9 (8), 1735-1780. Sin embargo, debido al hecho...
Soy un estudiante de doctorado en ciencias de la computación, y actualmente estoy creando una visión general del estado del arte en aplicaciones realizadas en Ética de la máquina (un campo multidisciplinario que combina filosofía e inteligencia artificial, que busca crear programas o agentes éticos...
¿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 capas con...
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 usando Q learning y teniendo estados /...
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 5 días . En...
Estoy tratando de detectar el área de atención visual en una imagen determinada y recortar la imagen en esa área. Por ejemplo, dada una imagen de cualquier tamaño y un rectángulo de, digamos, LxW dimensión como entrada, me gustaría recortar la imagen en el área de atención visual más importante....
La mayoría de los humanos no son buenos en el ajedrez. No pueden escribir sinfonías. No leen novelas. No son buenos atletas. No son buenos en razonamiento lógico. La mayoría de nosotros nos levantamos. Ir a trabajar en una fábrica o granja o algo así. Sigue instrucciones simples. Tómate una cerveza...
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 hace 6 meses . Parece que...
A mi entender, el algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo (MCTS) es una alternativa al minimax para buscar un árbol de nodos. Funciona eligiendo un movimiento (generalmente, el que tiene la mayor probabilidad de ser el mejor), y luego realizando una jugada aleatoria en el movimiento para ver...
¿Qué beneficios podemos obtener al aplicar la red neuronal convolucional gráfica en lugar de la CNN ordinaria? Quiero decir, si podemos resolver un problema por CNN, ¿cuál es la razón por la que deberíamos convertirnos a Graph Neural Convolutional Neural Network para resolverlo? ¿Hay algún ejemplo,...
En robótica, la técnica de aprendizaje de refuerzo se utiliza para encontrar el patrón de control de un robot. Desafortunadamente, la mayoría de los métodos de gradiente de políticas están sesgados estadísticamente, lo que podría llevar al robot a una situación insegura, consulte la página 2 en Jan...
¿Cuál es la diferencia entre los agentes basados en objetivos y los basados en servicios públicos? Por favor, proporcione un ejemplo del mundo
En una CNN, el campo receptivo es la porción de la imagen utilizada para calcular la salida del filtro. Pero la salida de un filtro (que también se llama "mapa de características") es la entrada del siguiente filtro. ¿Cuál es la diferencia entre un campo receptivo y un mapa de...
¿Cuáles son las limitaciones del algoritmo de escalada ? ¿Cómo podemos superar estas
¿Qué significa "backprop"? ¿Es el término "backprop" básicamente el mismo que "backpropagation" o tiene un significado
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)...
Ha habido reciente repunte en el interés por correo X plainable Un rtificial que los Servicios de Inteligencia (Xai). Aquí está la misión de XAI como se indica en su página DARPA : El programa de IA explicable (XAI) tiene como objetivo crear un conjunto de técnicas de aprendizaje automático...
Hace poco leí que Google ha desarrollado una nueva IA a la que cualquiera puede cargar datos y generará instantáneamente modelos, es decir, un modelo de reconocimiento de imágenes basado en esos datos. ¿Alguien puede explicarme de manera detallada e intuitiva cómo funciona esta...