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
Soy nuevo en IA y me gustaría saber en palabras simples, ¿cuál es el concepto de lógica difusa? ¿Cómo ayuda y cuándo se
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
¿Cómo se distingue una red neuronal que tiene el adjetivo "profundo" de otras redes
¿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...
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...
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
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....
¿Para qué sirve el método de "abandono" y cómo mejora el rendimiento general de la red
¿Cuál es la definición de una red neuronal profunda? ¿Por qué son tan populares o
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...
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)...