Dans le récent jeu PC The Turing Test , l'IA ("TOM") a besoin de l'aide d'Ava pour traverser certaines salles de puzzle. TOM dit qu'il n'est pas en mesure de résoudre les énigmes parce qu'il n'est pas autorisé à « penser latéralement ». Plus précisément, il dit qu'il n'aurait pas pensé jeter une...
Si cette liste 1 peut être utilisée pour classer les problèmes en IA ... Décomposable à des problèmes plus petits ou plus faciles Les étapes de la solution peuvent être ignorées ou annulées Univers problématique prévisible Les bonnes solutions sont évidentes Utilise une base de connaissances...
Quelle est la formation mathématique requise pour commencer à apprendre l'IA? Que dois-je également
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 23 jours . Géométrie et IA Les matrices, cubes,...
Je suis un nouvel apprenant en PNL. Je suis intéressé par la tâche de génération de phrases. En ce qui me concerne, une méthode de pointe est le CharRNN , qui utilise RNN pour générer une séquence de mots. Cependant, BERT est sorti il y a plusieurs semaines et est très puissant. Par conséquent,...
Je suis confronté au problème d'avoir des images de différentes dimensions comme entrées dans une tâche de segmentation. Notez que les images n'ont même pas le même rapport hauteur / largeur. Une approche courante que j'ai trouvée en général dans l'apprentissage profond est de recadrer les images,...
Certains programmes effectuent des recherches exhaustives pour une solution tandis que d'autres effectuent des recherches heuristiques pour une réponse similaire. Par exemple, aux échecs, la recherche du meilleur coup suivant tend à être de nature plus exhaustive alors que, dans Go, la recherche du...
Actuellement, dans le domaine du développement de l'IA, l'accent semble être mis sur la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique. L'apprentissage consiste à ajuster les variables internes en fonction d'une boucle de rétroaction. La hiérarchie des besoins de Maslow est une théorie de...
Quelles sont les conditions mathématiques préalables pour comprendre la partie centrale des algorithmes en intelligence artificielle et développer son propre algorithme? Veuillez me référer les livres spécifiques.
Avec la capacité croissante de créer à moindre coût de fausses images, de fausses extraits sonores et de fausses vidéos, il devient de plus en plus difficile de reconnaître ce qui est réel et ce qui ne l'est pas. Même maintenant, nous voyons un certain nombre d'exemples d'applications qui créent de...
L'algorithme tabulaire d'apprentissage Q est garanti pour trouver la fonction QQQ optimale , Q∗Q∗Q^* , à condition que les conditions suivantes (les conditions Robbins-Monro ) concernant le taux d'apprentissage soient remplies ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,a)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty...
Les humains peuvent effectuer plusieurs tâches en même temps (par exemple, lire tout en écoutant de la musique), mais nous mémorisons des informations provenant de sources moins ciblées avec une efficacité moindre que nous le faisons à partir de notre objectif principal ou de notre tâche. De telles...
J'ai récemment entendu quelqu'un dire que lorsque vous concevez une voiture autonome, vous ne construisez pas une voiture mais vraiment un conducteur informatisé, vous essayez donc de modéliser un esprit humain - au moins la partie de la l'esprit humain qui peut conduire. Étant donné que les...
Je travaille sur un problème où je dois déterminer si deux phrases sont similaires ou non. J'ai implémenté une solution utilisant l'algorithme BM25 et les synsets wordnet pour déterminer la similitude syntaxique et sémantique. La solution fonctionne correctement, et même si l'ordre des mots dans...
Lors de la conception de solutions à des problèmes tels que l' atterrissage lunaire sur OpenAIGym , l'apprentissage par renforcement est un moyen tentant de donner à l'agent un contrôle d'action adéquat pour réussir son atterrissage. Mais dans quels cas les algorithmes des systèmes de contrôle,...
Je suis en train de développer un outil d'intelligence artificielle pour trouver les erreurs d'équipements connues et trouver de nouveaux modèles de défaillance. Ce fichier journal est basé sur le temps et contient des messages connus (informations et erreurs). J'utilise une bibliothèque JavaScript...
Je suis nouveau sur le réseau neuronal et j'essaie de comprendre mathématiquement ce qui rend les réseaux neuronaux si bons pour les problèmes de classification. En prenant l'exemple d'un petit réseau de neurones (par exemple, un avec 2 entrées, 2 nœuds dans une couche cachée et 2 nœuds pour la...
La question porte sur l'architecture des réseaux résiduels profonds ( ResNets ). Le modèle qui a remporté la 1ère place au "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) sur les cinq pistes principales: Classification ImageNet: «ultra-profonds» (citation de Yann) réseaux à 152 couches...
Deepmind vient de publier un article sur un "ordinateur neuronal différenciable" , qui combine essentiellement un réseau neuronal avec une mémoire . L'idée est d'apprendre au réseau neuronal à créer et à rappeler des mémoires explicites utiles pour une certaine tâche. Cela complète bien les...
Étonnamment, cela n'a pas été demandé auparavant - au moins, je n'ai rien trouvé à part des questions vaguement liées. Alors, qu'est-ce qu'un réseau neuronal récurrent et quels sont leurs avantages par rapport aux NN