कृत्रिम होशियारी

ट्यूरिंग टेस्ट कृत्रिम बुद्धि के पहले परीक्षण किया गया था और अब एक सा पुराना है। कुल ट्यूरिंग टेस्ट एक और अधिक आधुनिक परीक्षण है जो एक और अधिक परिष्कृत प्रणाली की आवश्यकता है बनना है। एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (कमजोर AI) और एक कृत्रिम सामान्य बुद्धि (मजबूत AI) की पहचान …

35 turing-test  strong-ai  intelligent-agent  weak-ai 

कौन सी लाइब्रेरी (TensorFlow या Keras) आप गहन सीखने के लिए पहले दृष्टिकोण की सिफारिश करेंगे? मैं एक न्यूरोसाइंस छात्र हूं जो पहली बार कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोणों के लिए कोशिश कर रहा है, अगर यह मायने रखता है।

35 deep-learning  tensorflow  keras  getting-started  software-evaluation 

मैंने तकनीकी विलक्षणता के विचार को सुना है, यह क्या है और यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से कैसे संबंधित है? क्या यह सैद्धांतिक बिंदु है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनें उस बिंदु पर आगे बढ़ गई हैं जहां वे बढ़ते हैं और अपने दम पर सीखते हैं कि मनुष्य क्या कर सकता …

32 philosophy  definitions  agi  superintelligence  singularity 

मैंने अभी 1 साल का डेटा साइंस मास्टर प्रोग्राम पूरा किया है जहाँ हमें आर सिखाया गया था। मैंने पाया कि पायथन अधिक लोकप्रिय है और एआई में एक बड़ा समुदाय है। क्या यह मेरी स्थिति में किसी के लिए पायथन में जाने के लायक है और यदि हाँ, तो …

31 python  comparison  r 

मैंने कंप्यूटर वैज्ञानिकों और एआई के क्षेत्र में शोधकर्ताओं से पहले सुना है कि लिस्प कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुसंधान और विकास के लिए एक अच्छी भाषा है। क्या यह अभी भी तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के प्रसार के साथ लागू होता है? इसके लिए उनका तर्क क्या था? वर्तमान …

30 neural-networks  machine-learning  deep-learning  research  programming-languages 

मॉडल-मुक्त और मॉडल-आधारित सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर क्या है? यह मुझे लगता है कि किसी भी मॉडल-मुक्त शिक्षार्थी, परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखना, मॉडल-आधारित के रूप में फिर से शुरू किया जा सकता है। उस स्थिति में, मॉडल-मुक्त शिक्षार्थी कब उपयुक्त होंगे?

29 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

जब आप अपना एल्गोरिथ्म लिख रहे हों, तो आपको कैसे पता चलेगा कि आपको प्रति एक परत कितने न्यूरॉन्स की आवश्यकता है? क्या उनमें से इष्टतम संख्या खोजने के लिए कोई विधि है, या यह एक नियम है?

28 deep-network  search  neurons 

मैं कुछ मौजूदा शोधों को खोजने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे छिपी परतों की संख्या और एक एलएसटीएम आधारित आरएनएन के आकार का चयन करें। क्या कोई ऐसा लेख है जहां इस समस्या की जांच की जा रही है, यानी, कितने मेमोरी सेल का उपयोग करना चाहिए? मुझे …

28 neural-networks  machine-learning  research  recurrent-neural-networks  lstm 

मेरी समझ यह है कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की दृढ़ परत के चार आयाम होते हैं: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters। इसके अलावा, यह मेरी समझ है कि प्रत्येक नया फ़िल्टर बस सभी इनपुट_चैनल्स (या पिछली परत से विशेषता / सक्रियण नक्शे) पर दृढ़ हो जाता है। फिर भी, CS231 …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

पेपर द एडवांसरियल सेटिंग्स में डीप लर्निंग की सीमाएं यह पता लगाती हैं कि एक हमलावर द्वारा तंत्रिका नेटवर्क को कैसे भ्रष्ट किया जा सकता है जो उस डेटा सेट में हेरफेर कर सकता है जिसके साथ तंत्रिका नेटवर्क ट्रेन करता है। लेखक एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोग करते …

27 neural-networks  deep-learning  philosophy  generative-adversarial-networks  ai-safety 

आज तक मैं - एक एआई आम आदमी के रूप में - वादे से भ्रमित हूं और स्वचालित अनुवाद में सुधार हासिल किया है। मेरी धारणा है: अभी भी बहुत, बहुत दूर जाना है। या फिर अन्य स्पष्टीकरण हैं कि क्यों काफी सरल विकिपीडिया लेखों के स्वचालित अनुवाद (Google द्वारा …

27 natural-language-processing  machine-translation 

एक तंत्रिका नेटवर्क कैसे "गहरा" विशेषण है जो वास्तव में अन्य समान नेटवर्क से अलग है?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

मुझे पता है कि तंत्रिका नेटवर्क संभवतः ऐसा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं, हालांकि, काल्पनिक रूप से पूछें, क्या गणित के समीकरणों को हल करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क (या समान) को प्रशिक्षित करना संभव है? इसलिए 3 इनपुट दिए गए: 1 नंबर, ऑपरेटर साइन नंबर …

24 neural-networks  math 

एक जागरूक एआई के विकास पर वर्तमान सिद्धांत क्या हैं? क्या कोई जागरूक AI विकसित करने की कोशिश भी कर रहा है? क्या यह संभव है कि चेतना एक आकस्मिक घटना है, अर्थात, एक बार जब हम अपने सिस्टम में पर्याप्त जटिलता डाल देते हैं, तो यह स्वयं-जागरूक हो जाएगा?

24 philosophy  theory  artificial-consciousness 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहूंगा जहां आउटपुट कक्षाएं शुरू से परिभाषित नहीं हैं (सभी)। आने वाले डेटा के आधार पर अधिक से अधिक कक्षाएं बाद में शुरू की जाएंगी। इसका मतलब यह है कि, हर बार जब मैं एक नया वर्ग पेश करता हूं, तो मुझे एनएन …

23 neural-networks  machine-learning  incremental-learning  transfer-learning