Kecerdasan buatan

Dalam video ini seorang ahli mengatakan, "Salah satu cara berpikir tentang apa kecerdasan itu [khusus yang berkaitan dengan kecerdasan buatan], adalah sebagai proses optimasi." Dapatkah kecerdasan selalu dianggap sebagai proses pengoptimalan, dan dapatkah kecerdasan buatan selalu dimodelkan sebagai masalah pengoptimalan? Bagaimana dengan pengenalan pola? Atau apakah dia salah menandai?

10 optimization  agi 

Siapa yang pertama kali menciptakan istilah Kecerdasan Buatan? Apakah ada makalah penelitian yang diterbitkan yang pertama kali menggunakan istilah itu?

10 terminology  history 

Kapan penelitian ke dalam Kecerdasan Buatan pertama kali dimulai? Apakah itu disebut Inteligensi Buatan atau ada nama lain?

10 history 

Bisakah program AI memiliki IQ? Dengan kata lain, dapatkah IQ program AI diukur? Seperti bagaimana manusia dapat melakukan tes IQ.

10 intelligence-testing 

Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 3 tahun yang lalu . Kutipan oleh Stephen Hawking ini telah menjadi berita utama selama beberapa waktu: Inteligensi …

10 intelligent-agent 

Autoencoder adalah jaringan saraf yang mempelajari representasi terkompresi dari input untuk kemudian merekonstruksi, sehingga mereka dapat digunakan untuk pengurangan dimensi. Mereka terdiri dari encoder dan decoder (yang dapat memisahkan jaringan saraf). Pengurangan dimensi dapat berguna untuk menangani atau melemahkan masalah yang berkaitan dengan kutukan dimensi, di mana data menjadi jarang …

10 machine-learning  autoencoders  dimensionality-reduction  curse-of-dimensionality 

Tampaknya jaringan syaraf yang dalam dan model berbasis jaringan syaraf lainnya mendominasi banyak bidang saat ini seperti visi komputer, klasifikasi objek, pembelajaran penguatan, dll. Apakah ada domain di mana SVM (atau model lain) masih menghasilkan hasil yang canggih?

10 machine-learning  svm  state-of-the-art 

Ada beberapa fungsi aktivasi, seperti ReLU, sigmoid atau tanhtanh\tanh . Apa yang terjadi ketika saya mencampur fungsi aktivasi? Baru-baru ini saya menemukan bahwa Google telah mengembangkan fungsi aktivasi Swish yang (x * sigmoid). Dengan mengubah fungsi aktivasi, bisakah ia meningkatkan akurasi pada masalah jaringan saraf kecil seperti masalah XOR?

10 neural-networks  machine-learning  activation-function  relu  sigmoid 

Apakah kebijakan optimal selalu stokastik (yaitu, peta dari negara ke distribusi probabilitas atas tindakan) jika lingkungan juga stokastik? Secara intuitif, jika lingkungan bersifat deterministik (yaitu, jika agen dalam keadaan sss dan mengambil tindakan aaa , maka keadaan selanjutnya s′s′s' selalu sama, tidak peduli langkah waktu mana), maka kebijakan yang optimal …

10 reinforcement-learning  stochastic-policy  deterministic-policy  policy  environment 

Saya sedang melatih auto-encoderjaringan dengan Adampengoptimal (dengan amsgrad=True) dan MSE lossuntuk tugas Pemisahan Sumber Audio saluran Tunggal. Setiap kali saya meluruhkan tingkat pembelajaran oleh suatu faktor, kehilangan jaringan melonjak secara tiba-tiba dan kemudian menurun sampai peluruhan berikutnya dalam tingkat pembelajaran. Saya menggunakan Pytorch untuk implementasi dan pelatihan jaringan. Following are …

10 machine-learning  deep-learning  optimization  autoencoders  loss-functions 

Saya baru saja menemukan konsep cakupan neuron, yang merupakan rasio neuron teraktivasi dan total neuron dalam jaringan saraf. Tetapi apa artinya bagi neuron untuk "diaktifkan"? Saya tahu apa fungsi aktivasi, tetapi apa artinya diaktifkan misalnya dalam kasus fungsi ReLU atau sigmoid?

10 neural-networks  ai-basics  concepts  activation-function 

Saya berpikir bahwa keuntungan menggunakan Leaky ReLU daripada ReLU adalah bahwa dengan cara ini kita tidak bisa menghilangkan gradien. Parametrik ReLU memiliki keunggulan yang sama dengan satu-satunya perbedaan bahwa kemiringan output untuk input negatif adalah parameter yang dapat dipelajari sementara di LeLAK ReLU itu adalah hiperparameter. Namun, saya tidak dapat …

10 neural-networks  activation-function  relu 

Jadi saya mencoba menerapkan BFS pada teka-teki Sliding Blocks (jenis angka). Sekarang hal utama yang saya perhatikan adalah jika Anda memiliki 4*4papan, jumlah negara bagian dapat sama besar 16!sehingga saya tidak dapat menghitung semua negara bagian sebelumnya. Jadi pertanyaan saya adalah bagaimana cara melacak negara yang sudah dikunjungi? (Saya menggunakan …

10 ai-design  algorithm  ai-basics  breadth-first-search 

Baru- baru ini menarik perhatian saya bahwa para ahli Catur mengambil hasil dari pertandingan yang sekarang terkenal ini sebagai sesuatu yang mengecewakan. Lihat: Pemain Terbaik Baru Chess Adalah Algoritma Swashbuckling Yang Tak Takut Sebagai non-pakar Catur dan Catur AI, asumsi saya adalah bahwa, berdasarkan kinerja AlphaGo, dan validasi jenis metode …

10 chess  alphazero 

Saya mencoba mendeteksi logo saluran TV di dalam file video, jadi cukup berikan .mp4video input , deteksi apakah ada logo itu dalam bingkai tertentu, katakan bingkai pertama, atau tidak. Kami memiliki logo itu sebelumnya (walaupun mungkin ukurannya tidak 100% sama) dan lokasinya selalu diperbaiki. Saya sudah memiliki pendekatan berbasis pencocokan …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns