¿Qué es una red neuronal profunda?
¿Cuál es la definición de una red neuronal profunda? ¿Por qué son tan populares o
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¿Cuál es la definición de una red neuronal profunda? ¿Por qué son tan populares o
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...
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...
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....
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...
El teorema de No Free Lunch (NFL) establece (ver el artículo Coevolutionary Free Lunches de David H. Wolpert y William G. Macready) dos algoritmos son equivalentes cuando su rendimiento se promedia en todos los posibles problemas ¿Es realmente cierto el teorema "Sin almuerzo gratis"? ¿Qué...
He estado buscando a Viv, un agente inteligente artificial en desarrollo. Según lo que entiendo, esta IA puede generar un nuevo código y ejecutarlo en función de una consulta del usuario. Lo que tengo curiosidad por saber es cómo esta IA puede aprender a generar código basado en alguna consulta....
Estoy entrenando una auto-encoderred con Adamoptimizador (con amsgrad=True) y MSE losspara la tarea de separación de fuente de audio de un solo canal. Cada vez que disminuyo la tasa de aprendizaje por un factor, la pérdida de la red salta abruptamente y luego disminuye hasta la próxima disminución...
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...
¿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,...
A menudo se piensa que un agente de IA tiene "sensores", "una memoria", "procesadores de aprendizaje automático" y componentes de "reacción". Sin embargo, una máquina con estos no se convierte necesariamente en un agente de IA de auto programación. Más allá de las partes mencionadas anteriormente,...
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...
Actualmente estoy trabajando en una aplicación de Android AI. Conozco los modelos de IA para generar oraciones aleatorias. Sin embargo, ¿hay un modelo de IA para generar oraciones
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 muy débil...
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....
Necesito un algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones en un conjunto de datos (guardado en un archivo CSV) que contiene detalles del rendimiento de caché de una CPU. Más específicamente, el conjunto de datos contiene columnas como Readhits, Readmisso Writehits. Los patrones que...
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...
En breve sobre el aprendizaje profundo (para referencia) : El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático basado en un conjunto de algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel en los datos mediante el uso de un gráfico profundo con múltiples capas de...
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 /...
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...