Kecerdasan buatan

Saya menulis permainan mainan sederhana dengan tujuan melatih jaringan saraf yang mendalam di atasnya. Aturan permainan kira-kira adalah sebagai berikut: Gim ini memiliki papan yang terdiri dari sel-sel heksagonal. Kedua pemain memiliki koleksi potongan yang sama yang dapat mereka pilih untuk diposisikan secara bebas di papan tulis. Menempatkan berbagai jenis …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Kecerdasan Buatan saat ini tampaknya hampir sama dengan pembelajaran mesin, terutama pembelajaran yang mendalam. Beberapa mengatakan bahwa pembelajaran yang mendalam akan menggantikan pakar manusia, yang secara tradisional sangat penting untuk rekayasa fitur, di bidang ini. Dikatakan bahwa dua terobosan menopang munculnya pembelajaran yang mendalam: di satu sisi, ilmu saraf, dan …

13 natural-language-processing  knowledge-representation  symbolic-computing  expert-system 

Saya membaca sebuah artikel yang benar-benar menarik berjudul "Berhenti Menyebutnya Kecerdasan Buatan" yang membuat kritik kuat terhadap nama "Kecerdasan Buatan". Kata kecerdasan sangat luas sehingga sulit untuk mengatakan apakah "Kecerdasan Buatan" benar-benar cerdas. Kecerdasan Buatan, oleh karena itu, cenderung disalahartikan sebagai mereplikasi kecerdasan manusia, yang sebenarnya bukan apa itu Inteligensi …

13 philosophy  terminology 

Jika daftar ini 1 dapat digunakan untuk mengklasifikasikan masalah dalam AI ... Mudah terurai menjadi masalah yang lebih kecil atau lebih mudah Langkah solusi dapat diabaikan atau dibatalkan Alam semesta masalah yang dapat diprediksi Solusi yang baik sudah jelas Menggunakan basis pengetahuan yang konsisten secara internal Membutuhkan banyak pengetahuan atau …

13 ai-design  algorithm  reference-request 

Bagaimana menentukan jumlah lapisan optimal yang akan dibuat saat menerapkan Jaringan Saraf Tiruan (Feedforward, back propagation atau RNN)?

13 neural-networks  hidden-layers 

Jenis pertanyaan ini mungkin tergantung pada masalah, tetapi saya telah mencoba untuk menemukan penelitian yang membahas pertanyaan apakah jumlah lapisan tersembunyi dan ukurannya (jumlah neuron di setiap lapisan) benar-benar penting atau tidak. Jadi pertanyaan saya adalah, apakah benar-benar masalah jika kita misalnya memiliki 1 lapisan tersembunyi besar 1000 neuron vs …

13 neural-networks 

Catatan: Pengalaman saya dengan teorema Gödel sangat terbatas: Saya telah membaca Gödel Escher Bach; membaca bagian pertama Pengantar Teorema Godel (oleh Peter Smith); dan beberapa hal acak di sana-sini di internet. Artinya, saya hanya memiliki pemahaman teori tingkat tinggi yang tidak jelas. Menurut pendapat saya yang sederhana, teorema ketidaklengkapan Gödel …

13 philosophy 

Apakah ada cara untuk mengajarkan pembelajaran penguatan dalam aplikasi selain game? Satu-satunya contoh yang dapat saya temukan di Internet adalah agen permainan. Saya mengerti bahwa VNC mengendalikan input ke game melalui jaringan penguatan. Apakah mungkin untuk mengatur ini dengan mengatakan perangkat lunak CAD?

13 reinforcement-learning  applications 

Dalam gim PC terbaru The Turing Test , AI ("TOM") membutuhkan bantuan dari Ava untuk melewati beberapa ruang puzzle. TOM mengatakan dia tidak dapat memecahkan teka-teki karena dia tidak diizinkan untuk " berpikir secara lateral ." Secara khusus, dia bilang dia tidak akan berpikir untuk melempar sebuah kotak melalui jendela …

13 agi  problem-solving 

Saya memilih fungsi aktivasi untuk lapisan output tergantung pada output yang saya butuhkan dan sifat-sifat fungsi aktivasi yang saya tahu. Sebagai contoh, saya memilih fungsi sigmoid ketika saya berhadapan dengan probabilitas, sebuah ReLU ketika saya berurusan dengan nilai-nilai positif, dan fungsi linier ketika saya berurusan dengan nilai-nilai umum. Dalam lapisan …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Saya telah melihat pembelajaran penguatan, dan secara khusus bermain-main dengan menciptakan lingkungan saya sendiri untuk digunakan dengan OpenAI Gym AI. Saya menggunakan agen dari proyek stable_baselines untuk mengujinya. Satu hal yang saya perhatikan di hampir semua contoh RL adalah bahwa sepertinya tidak pernah ada lapisan dropout di salah satu jaringan. …

13 machine-learning  reinforcement-learning  overfitting  dropout 

Apa konsepnya dan bagaimana cara menghitung nilai Bottleneck? Bagaimana nilai-nilai ini membantu klasifikasi gambar? Tolong jelaskan dengan kata-kata sederhana.

13 deep-learning  tensorflow  terminology 

Adakah tim peneliti yang mencoba membuat atau telah membuat robot AI yang bisa mendekati kecerdasan seperti yang ditemukan di Ex Machina atau I, film Robot ? Saya tidak berbicara tentang kesadaran penuh, tetapi makhluk buatan yang dapat membuat keputusan sendiri dan tugas fisik dan intelektual yang dapat dilakukan manusia?

13 research  agi  robots 

Ketika merancang solusi untuk masalah-masalah seperti Lunar Lander di OpenAIGym , Reinforcement Learning adalah cara yang menggoda untuk memberikan agen kontrol tindakan yang memadai agar berhasil mendarat. Tapi apa contoh di mana algoritma sistem kontrol, seperti pengontrol PID , akan melakukan pekerjaan yang memadai seperti, jika tidak lebih baik daripada, …

12 reinforcement-learning  ai-design  control-theory 

Anehnya, ini tidak ditanyakan sebelumnya - setidaknya saya tidak menemukan apa pun selain beberapa pertanyaan yang samar-samar terkait. Jadi, apa itu jaringan syaraf berulang, dan apa keunggulannya dibanding NN biasa?

12 recurrent-neural-networks