कृत्रिम होशियारी

TensorFlow गुना के माध्यम से PyTorch और TensorFlow जैसी रूपरेखाएँ गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का समर्थन करती हैं और डेटा वैज्ञानिकों से ध्यान आकर्षित कर रही हैं। हालाँकि, गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ को समझने में सहायता के लिए संसाधन की कमी प्रतीत होती है। डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का लाभ इनपुट डेटा में …

19 neural-networks 

ReCAPTCHA की बढ़ती जटिलता के साथ, मैं कुछ समस्या के अस्तित्व के बारे में सोचता था, कि केवल एक मानव कभी भी हल कर सकेगा (या ए.आई. । उदाहरण के लिए, विकृत पाठ केवल मनुष्यों द्वारा हल करना संभव हुआ करता था। हालांकि ... कंप्यूटर को अब सबसे चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों …

18 agi  problem-solving  intelligence-testing  ai-complete 

अक्टूबर 2014 में, डॉ। मार्क रिडेल ने मूल लवलेस टेस्ट (2001 में प्रकाशित) से प्रेरित होने के बाद , AI बुद्धि का परीक्षण करने के लिए एक दृष्टिकोण प्रकाशित किया, जिसे "लवलेस टेस्ट 2.0" कहा गया । मार्क का मानना ​​था कि मूल लवलेस टेस्ट पास करना असंभव होगा, और …

18 history  intelligence-testing 

ट्यूरिंग मशीनों के लिए साबित होने वाली समस्या को देखते हुए , क्या हम मजबूत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता पर सीमा लगा सकते हैं?

18 halting-problem 

एनालॉग से डिजिटल सर्किटरी में बीसवीं सदी के संक्रमण के पीछे की प्रेरणा अधिक सटीकता और कम शोर की इच्छा से प्रेरित थी। अब हम सॉफ्टवेयर विकसित कर रहे हैं जहां परिणाम अनुमानित हैं और शोर का सकारात्मक मूल्य है। कृत्रिम नेटवर्क में, हम एक अभिसरण एल्गोरिथ्म में अगले चरणों …

18 machine-learning  hardware  neuromorphic-engineering  analog-computing  spiking-networks 

मैंने इन शर्तों को इस साइट के चारों ओर बहुत कुछ देखा है, विशेष रूप से टैग - इन -कंफ्यूज़नल-न्यूरल-नेटवर्क और न्यूरल-नेटवर्क । मुझे पता है कि एक तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क पर शिथिल आधारित प्रणाली है। लेकिन एक कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क और एक रेगुलर न्यूरल नेटवर्क में क्या अंतर …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

मान लीजिए कि एक एनएन में nnn छिपी हुई परतें हैं, mmm प्रशिक्षण के उदाहरण, xxx विशेषताएं, और प्रत्येक परत में ninin_i नोड्स हैं। बैक-प्रचार का उपयोग करके इस एनएन को प्रशिक्षित करने की समय जटिलता क्या है? मुझे इस बारे में एक बुनियादी विचार है कि वे एल्गोरिदम के …

18 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

यह कहा जाता है कि तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण कार्य गैर-रैखिकता को लागू करने में मदद करता है । इसका क्या मतलब है? इस संदर्भ में गैर-रैखिकता का क्या अर्थ है? इस गैर-रैखिकता की शुरूआत कैसे मदद करती है? क्या सक्रियण कार्यों के कोई अन्य उद्देश्य हैं ?

18 neural-networks  deep-learning 

व्यंग्य की पहचान एमएल और एनएलपी के क्षेत्र में सबसे कठिन ओपन एंडेड समस्याओं में से एक के रूप में माना जाता है। तो, क्या उस मोर्चे पर कोई काफी शोध किया गया था? यदि हाँ, तो इसकी सटीकता क्या है? कृपया एनएलपी मॉडल को भी संक्षेप में बताएं।

17 natural-language-processing  research  semantics 

विकिपीडिया से: मिरर न्यूरॉन एक न्यूरॉन होता है जो एक जानवर के कार्य करने और जब जानवर दूसरे द्वारा की गई एक ही क्रिया का अवलोकन करता है, तो दोनों फायर करता है। मिरर न्यूरॉन्स नकल सीखने से संबंधित हैं, एक बहुत ही उपयोगी विशेषता जो वर्तमान वास्तविक-विश्व एआई कार्यान्वयन …

17 neural-networks  models 

विकिपीडिया के अनुसार , प्रोलॉग एक सामान्य प्रयोजन तर्क प्रोग्रामिंग भाषा है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान से जुड़ी है। क्या यह अभी भी एआई के लिए उपयोग किया जाता है? यह 2014 के बंद बीटा के एक प्रश्न पर आधारित है। लेखक के पास 330 का यूआईडी …

17 history  programming-languages  prolog 

यह AI के लिए एक बंद बीटा से है, इस सवाल को उपयोगकर्ता संख्या 47 द्वारा पोस्ट किया जा रहा है। उन्हें सभी क्रेडिट। विकिपीडिया के अनुसार , बोल्ट्जमैन मशीनों को हॉपफील्ड नेट के स्टोचैस्टिक, जेनरेटर समकक्ष के रूप में देखा जा सकता है। दोनों आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क हैं जिन्हें …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

मैं GAN लॉस फंक्शन को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं जैसा कि अंडरस्टैंडिंग जनरेटिव एडवरसरी नेटवर्क्स (डैनियल सीता द्वारा लिखित एक ब्लॉग पोस्ट) में प्रदान किया गया है। मानक क्रॉस-एन्ट्रापी नुकसान में, हमारे पास एक आउटपुट है जिसे सिग्मोइड फ़ंक्शन और एक परिणामी बाइनरी वर्गीकरण के माध्यम से …

17 neural-networks  machine-learning  deep-learning  loss-functions  generative-adversarial-networks 

ऐ के बारे में विकिपीडिया पृष्ठ पर , हम पढ़ सकते हैं: ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन को अब "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" का एक उदाहरण नहीं माना जा सकता है। दूसरी ओर, हस्तलिखित अंकों के MNIST डेटाबेस को विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए बनाया गया है और …

17 ocr 

बस मनोरंजन के लिए, मैं एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं। अब, बैकप्रोपेगेशन के लिए मैंने दो तकनीकों को देखा। पहले एक का उपयोग यहां और कई अन्य स्थानों पर भी किया जाता है। यह क्या करता है: यह प्रत्येक आउटपुट न्यूरॉन के लिए त्रुटि की …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation