Soit un réseau neuronal qui prend en entrée points de données: . On dit que est invariant par permutation sifffnnnx1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_nfff f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) pour toute permutation .pipjepi Quelqu'un pourrait-il recommander...
Il y a des décennies, il y avait et il y a des livres sur la vision industrielle qui, en mettant en œuvre diverses règles de traitement de l'information de la psychologie gestaltique, ont obtenu des résultats impressionnants avec peu de code ou de matériel spécial dans l'identification d'images et...
Je me suis penché sur l'apprentissage par renforcement, et plus particulièrement sur la création de mes propres environnements à utiliser avec l'OpenAI Gym AI. J'utilise des agents du projet stable_baselines pour tester avec lui. Une chose que j'ai remarquée dans pratiquement tous les exemples RL...
Le cerveau humain utilise-t-il une fonction d'activation spécifique? J'ai essayé de faire des recherches, et comme c'est un seuil pour savoir si le signal est envoyé par un neurone ou non, cela ressemble beaucoup à ReLU. Cependant, je ne trouve pas un seul article confirmant cela. Ou est-ce plus...
Je choisis la fonction d'activation pour la couche de sortie en fonction de la sortie dont j'ai besoin et des propriétés de la fonction d'activation que je connais. Par exemple, je choisis la fonction sigmoïde lorsque je traite des probabilités, une ReLU lorsque je traite des valeurs positives et...
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...
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 lis au sujet des réseaux contradictoires génératifs (GAN) et j'ai quelques doutes à ce sujet. Jusqu'à présent, je comprends que dans un GAN, il existe deux types différents de réseaux de neurones: l'un est génératif ( ggG ) et l'autre discriminant ( réréD ). Le réseau neuronal génératif génère...
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...
En tant qu'étudiant qui souhaite travailler sur l'apprentissage automatique, je voudrais savoir comment il est possible de commencer mes études et comment le suivre pour rester à jour. Par exemple, je suis prêt à travailler sur les problèmes de RL et de MAB, mais il existe une énorme littérature...
L'augmentation du bruit dans les données contribue-t-elle à améliorer la capacité d'apprentissage d'un réseau? Cela fait-il une différence ou cela dépend-il du problème résolu? Comment affecte-t-il le processus de généralisation dans son
Je voudrais former un bot qui utilise la saisie de texte, mémorise quelques catégories et répond aux questions en conséquence. En plus de la version 2.0, je veux que le bot réponde également aux entrées vocales. Quels sont les derniers algorithmes d'apprentissage automatique / IA disponibles pour...
Dans le billet de blog Construire des modèles de classification d'images puissants en utilisant très peu de données , les fonctionnalités de goulot d'étranglement sont mentionnées. Quelles sont les fonctionnalités des goulots d'étranglement? Changent-ils avec l'architecture utilisée? S'agit-il de...
Je pensais aux IA et à leur fonctionnement, quand je me suis rendu compte que je ne pouvais pas penser à une façon d'apprendre l'IA à une langue. Un enfant a tendance à apprendre la langue en associant le langage et les images à un objet (par exemple, les gens qui disent le mot "chien" en compagnie...
J'ai trouvé la feuille de triche du réseau neuronal suivante ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). À quoi servent tous ces différents types de réseaux de neurones? Par exemple, quels réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la régression ou...
J'ai une formation en génie informatique et j'ai travaillé sur le développement de meilleurs algorithmes pour imiter la pensée humaine. (L'un de mes favoris est la modélisation analogique appliquée au traitement du langage et à la prise de décision.) Cependant, plus je recherche, plus je réalise à...
Récemment, je travaillais sur un problème pour faire une analyse des coûts de mes dépenses pour une ressource particulière. Je prends habituellement des décisions manuelles à partir de l'analyse et planifie en conséquence. J'ai un ensemble de données volumineuses au format Excel et avec des...
Le théorème No Free Lunch (NFL) déclare (voir l'article Coevolutionary Free Lunches de David H. Wolpert et William G. Macready) deux algorithmes sont équivalents lorsque leurs performances sont moyennées sur tous les problèmes possibles Le théorème du «déjeuner gratuit» est-il vraiment vrai?...
Dans le contexte de l'intelligence artificielle, la singularité fait référence à l'avènement d'une intelligence générale artificielle capable d'auto-amélioration récursive, conduisant à l'émergence rapide de la superintelligence artificielle (ASI), dont les limites sont inconnues, peu de temps...
Quelle est la définition d'un réseau neuronal profond? Pourquoi sont-ils si populaires ou