Estoy leyendo sobre redes de confrontación generativa (GAN) y tengo algunas dudas al respecto. Hasta ahora, entiendo que en una GAN hay dos tipos diferentes de redes neuronales: una es generativa ( solsolG ) y la otra discriminativa ( rereD ). La red neuronal generativa genera algunos datos que la...
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...
Sorprendentemente, esto no se hizo antes, al menos no encontré nada más que algunas preguntas vagamente relacionadas. Entonces, ¿qué es una red neuronal recurrente y cuáles son sus ventajas sobre los NN
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 16 días . Geometría e...
Durante mi investigación, me topé con "redes neuronales de valor complejo", que son redes neuronales que funcionan con entradas de valor complejo (probablemente también pesos). ¿Cuáles son las ventajas (o simplemente las aplicaciones) de este tipo de red neuronal sobre redes neuronales de valor...
Recientemente estaba trabajando en un problema para hacer un análisis de costos de mis gastos para algún recurso en particular. Por lo general, tomo algunas decisiones manuales del análisis y planifico en consecuencia. Tengo un gran conjunto de datos en formato Excel y con cientos de columnas, que...
Estoy intentando programar mi propio sistema para ejecutar una red neuronal. Para reducir la cantidad de nodos necesarios, se sugirió que tratara las rotaciones de la entrada por igual. Mi red tiene como objetivo aprender y predecir el Juego de la vida de Conway al observar cada cuadro y sus...
En la red neuronal convolucional, ¿qué capa consume el máximo tiempo en entrenamiento? ¿Capas de convolución o capas completamente conectadas? Podemos tomar la arquitectura AlexNet para entender esto. Quiero ver la ruptura del tiempo del proceso de capacitación. Quiero una comparación de tiempo...
¿Aumentar el ruido en los datos ayuda a mejorar la capacidad de aprendizaje de una red? ¿Hace alguna diferencia o depende del problema que se resuelve? ¿Cómo afecta el proceso de generalización en
Estoy investigando la informática afectiva. Particularmente, estoy estudiando la parte del reconocimiento de emociones, es decir, la tarea de reconocer las emociones que siente el usuario / sujeto. Por ejemplo, afectiva puede usarse para este fin. No me preocupa la validez de estos modelos, sino lo...
En la publicación del blog Construyendo modelos poderosos de clasificación de imágenes usando muy pocos datos , se mencionan las características de cuello de botella. ¿Cuáles son las características del cuello de botella? ¿Cambian con la arquitectura que se usa? ¿Son el resultado final de las capas...
Estoy interesado en saber si existe alguna red neuronal, que resuelva (con> = 80% de precisión) cualquier problema no trivial, que use muy pocos nodos (donde 20 no es un límite estricto). Quiero desarrollar una intuición sobre los tamaños de las redes
Estoy investigando las redes neuronales celulares y ya he leído los dos artículos de Chua ( 1988 ). En las redes neuronales celulares, una célula solo está en relación con sus vecinos. Es fácil usarlo para el procesamiento de imágenes en tiempo real. El procesamiento de imágenes se realiza con solo...
Encontré la siguiente hoja de trucos de redes neuronales ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). ¿Para qué se utilizan todos estos diferentes tipos de redes neuronales? Por ejemplo, ¿qué redes neuronales se pueden usar para regresión o...
Según mi conocimiento, la mayoría de los estudios actuales de inteligencia artificial utilizan algún tipo de red neuronal o sus variantes. Un buen ejemplo sería el alphago de DeepMind, que creo que es una red neuronal profunda, para visión CNN, texto, música y otras características ordenadas RNN,...
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...
¿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
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....
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,...