Questions tagged «deep-learning»

我有一个很大的车辆数据集，这些车辆的长度具有地面真实性（超过10万个样本）。是否可以训练一个深度网络来测量/估算车辆长度？我还没有看过任何有关使用深度神经网络估计对象大小的论文。

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我对深度学习还很陌生，但是我认为我找到了开始使用它的正确环境。问题是我只使用了这种算法来预测结果。对于我的新项目，我需要信息来为机器提供信息以优化结果。有人可以简要说明我应该如何进行吗？我被卡住了。 情况如下： 我有一台机器，该机器可以在整个长度上取用不同等级的木材制成的木板，并且必须将其切成切割清单中提供的块。这台机器将始终选择可从给定木板获得的最高分数。的得分是由每个块的相乘而得到区域通过其乘数。我要构建的算法必须为切割清单中列出的每个块提供该机器一个乘法器。该机器的所有物理输出将由机器人存储在架子上，直到需要为止。如果切割机有助于提高木板的分数，则可以将其降级。 价值必须激励机器使我得到最需要的砖块，而又不降低木材的等级。 优化目标 确保每个区块在需要的时候都有库存，但是没有理由不要太早 尽可能减少木材的降级（某些树种非常昂贵） 输入点 需要此块之前的时间 该块的木材等级 此区块所需的金额 街区（也许？） 提供给算法的反馈 块准备就绪的时间（必须尽可能短） 木材降级面积*跳过等级数 预期的返回数据 一个乘法器，它将使该块相对于其他块具有最佳优先级 我没有收集到的信息 每种木材每种等级的平均比率 到目前为止，我已经弄清楚的是，可能需要将我的反馈仅粉碎为一个值才能使其成为输出节点。问题是我不明白如何使该算法确定乘数。我试图通过深度学习解决这个问题是错误的吗？

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我一直在研究Viv开发中的人工智能代理。根据我的理解，该AI可以生成新代码并根据用户查询执行它。我很想知道的是，这种AI如何学习基于某些查询生成代码。此过程涉及哪种机器学习算法？我考虑的一件事是逐步分解程序的数据集。例如： 代码平均取5个学期 1-将所有5个项加在一起 2-除以5 然后，我将训练一种将文本转换为代码的算法。据我所知。但是还没有尝试任何东西，因为我不确定从哪里开始。有人对如何实现Viv有任何想法吗？这是Viv的演示。

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我几次听说深度学习的根本/开放问题之一是缺乏“通用理论”，因为实际上我们不知道为什么深度学习如此有效。甚至有关深度学习的Wikipedia页面也有类似的评论。这样的陈述是否可信并能代表该领域的现状？

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DeepMind指出，他们的深度Q网络（DQN）在学习玩49场Atari游戏时能够不断适应其行为。 在学习了具有相同神经网络的所有游戏之后，座席是否能够同时以“超人”水平玩所有游戏（无论何时随机将其中一个游戏呈现给游戏者），或者一次只能只玩一个游戏，因为切换需要重新学习吗？

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在过去的几年中，Deep Mind发表了许多有关深度学习的作品，其中大多数是有关各自任务的最新技术。但是AI社区实际上复制了多少作品？例如，据其他研究人员称，神经图灵机的论文似乎很难复制。

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