कृत्रिम होशियारी

नकली चित्र, नकली साउंडबाइट और नकली वीडियो बनाने की बढ़ती क्षमता के साथ, वास्तविक और जो नहीं है उसे पहचानने के साथ बढ़ती समस्या बन जाती है। अब भी हम ऐसे कई उदाहरण देखते हैं जो कम लागत के लिए नकली मीडिया बनाते हैं (देखें डीपफेक , फेसपैक आदि)। जाहिर …

12 machine-learning  image-recognition  pattern-recognition  deepfakes 

मैंने हाल ही में किसी को यह बयान करते हुए सुना है कि जब आप सेल्फ-ड्राइविंग कार डिजाइन कर रहे हैं, तो आप कार नहीं बना रहे हैं, लेकिन वास्तव में एक कम्प्यूटरीकृत ड्राइवर है, इसलिए आप एक मानव दिमाग को मॉडल बनाने की कोशिश कर रहे हैं - कम …

12 ai-design  autonomous-vehicles 

मैं एक ऐसी समस्या पर काम कर रहा हूँ जहाँ मुझे यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि दो वाक्य समान हैं या नहीं। मैंने वाक्यविन्यास और अर्थ समानता का निर्धारण करने के लिए BM25 एल्गोरिथ्म और वर्डनेट सिंटसेट का उपयोग करके एक समाधान लागू किया। समाधान पर्याप्त रूप से …

12 natural-language-processing  python 

वर्तमान में, AI विकास क्षेत्र के भीतर, मुख्य ध्यान पैटर्न मान्यता और मशीन सीखने पर लगता है। सीखना एक प्रतिक्रिया लूप के आधार पर आंतरिक चर को समायोजित करने के बारे में है। मास्लो की जरूरतों का पदानुक्रम अब्राहम मास्लो द्वारा प्रस्तावित मनोविज्ञान में एक सिद्धांत है जो दावा करता …

12 philosophy  strong-ai  rewards 

मैं जेनरेटिव एडवरसरी नेटवर्क्स (GANs) के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे इसके बारे में कुछ संदेह है। अब तक, मैं समझता हूं कि GAN में दो अलग-अलग प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क हैं: एक है जेनरेटिव ( जीGG ) और दूसरा विभेदकारी ( डीDD )। जनरेटिव न्यूरल नेटवर्क कुछ …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

दीपमिन्द ने केवल एक " विभेदी तंत्रिका कंप्यूटर" के बारे में एक पेपर प्रकाशित किया , जो मूल रूप से एक स्मृति के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क को जोड़ता है । एक निश्चित कार्य के लिए उपयोगी स्पष्ट यादों को बनाने और याद करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को सिखाना …

12 deep-learning  ai-design 

कुछ कार्यक्रम एक समाधान के लिए संपूर्ण खोज करते हैं जबकि अन्य एक समान उत्तर के लिए अनुमानी खोज करते हैं। उदाहरण के लिए, शतरंज में, सबसे अच्छी अगली चाल की खोज प्रकृति में अधिक थकाऊ होती है, जबकि, गो में, सबसे अच्छी अगली चाल की खोज बहुत अधिक खोज …

12 gaming  search  chess  heuristics 

मैं DQN के इस कार्यान्वयन के माध्यम से जा रहा था और मैं देखता हूं कि 124 और 125 दो अलग-अलग क्यू नेटवर्क को आरंभीकृत किया गया है। मेरी समझ से, मुझे लगता है कि एक नेटवर्क उपयुक्त कार्रवाई की भविष्यवाणी करता है और दूसरा नेटवर्क बेलमैन त्रुटि खोजने के …

12 reinforcement-learning  q-learning  dqn 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । पिछले महीने बंद …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

मैंने यहूदिया पर्ल की किताब क्यों पढ़ी , जिसमें उन्होंने उल्लेख किया है कि गहरी शिक्षा सिर्फ एक शानदार वक्र फिटिंग तकनीक है, और मानव जैसी बुद्धि का उत्पादन करने में सक्षम नहीं होगी। उनकी पुस्तक में यह आरेख है जो संज्ञानात्मक क्षमताओं के तीन स्तरों को दर्शाता है: विचार …

12 deep-learning  strong-ai  math  theory  superintelligence 

मैं तंत्रिका-नेटवर्क के लिए नया हूं और मैं गणितीय रूप से यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि वर्गीकरण समस्याओं में तंत्रिका नेटवर्क कितना अच्छा है। एक छोटे तंत्रिका नेटवर्क का उदाहरण लेते हुए (उदाहरण के लिए, 2 इनपुट के साथ एक, एक छिपे हुए परत में 2 नोड्स …

12 neural-networks 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एल्गोरिदम के मुख्य भाग को समझने और स्वयं के एल्गोरिथ्म को विकसित करने के लिए गणितीय पूर्वापेक्षाएँ क्या हैं? कृपया, मुझे विशिष्ट पुस्तकों का संदर्भ दें।

12 math  getting-started  academia 

मनुष्य एक ही समय में कई कार्य कर सकता है (जैसे कि संगीत सुनते हुए पढ़ना), लेकिन हम अपने मुख्य फोकस या कार्य से बेहतर दक्षता वाले कम केंद्रित स्रोतों से जानकारी को याद करते हैं। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मामले में ऐसी चीजें मौजूद हैं? मुझे संदेह है, उदाहरण …

12 structured-data 

सारणीबद्ध क्यू-लर्निंग एल्गोरिदम को इष्टतम खोजने की गारंटी है क्यूक्यूQ समारोह, Q*Q*Q^*, बशर्ते कि सीखने की दर के बारे में निम्नलिखित स्थितियां ( रॉबिंस-मोनरो स्थितियां ) संतुष्ट हों Σटीαटी( एस , एक ) = ∞∑टीαटी(रों,ए)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty Σटीα2टी(s,a)&lt;∞∑tαt2(s,a)&lt;∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) < \infty कहाँ पे αt(s,a)αt(s,a)\alpha_t(s, a) इसका मतलब …

12 reinforcement-learning  q-learning  deep-rl  proofs  function-approximation 

मुझे पता है कि हाल ही में किए गए एक फड्स में से एक है, स्क्रीनप्ले और उदाहरण के फ्रेंड्स या द सिम्पसंस के नए एपिसोड जनरेट करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना, और यह ठीक है: यह दिलचस्प है और प्रोग्राम बनाने की दिशा में आवश्यक …

12 neural-networks  deep-learning  applications