কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

টেনসরফ্লো ভাঁজ করে পাইটর্চ এবং টেনসরফ্লোর মতো ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন ডাইনামিক কম্প্যুটেশনাল গ্রাফ এবং তথ্য বিজ্ঞানীদের থেকে মনোযোগ পাচ্ছেন। তবে ডায়নামিক কম্পিউটেশনাল গ্রাফগুলি বুঝতে সহায়তা করার জন্য সংস্থানগুলির অভাব রয়েছে বলে মনে হয়। ডায়নামিক কম্পিউটেশনাল গ্রাফগুলির সুবিধাটি ইনপুট ডেটাতে বিভিন্ন পরিমাণের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত বলে মনে হয়। দেখে …

19 neural-networks 

রেক্যাপচা'র ক্রমবর্ধমান জটিলতার সাথে আমি কিছু সমস্যার অস্তিত্ব সম্পর্কে ভাবলাম যে কেবলমাত্র কোনও মানুষই এর সমাধান করতে সক্ষম হবেন (বা এআই যতক্ষণ না মানুষের মস্তিষ্কের ঠিক পুনরুত্পাদন না করে ততক্ষণ সমাধান করতে পারবেন না) । উদাহরণস্বরূপ, বিকৃত পাঠ্যটি কেবলমাত্র মানুষের দ্বারা সমাধান করা সম্ভব হত। যদিও ... কম্পিউটার এখন [বিকৃত …

18 agi  problem-solving  intelligence-testing  ai-complete 

২০১৪ সালের অক্টোবরে ডঃ মার্ক রিডেল এআই গোয়েন্দা পরীক্ষার একটি পদ্ধতির প্রকাশ করেছিলেন, যার নাম "লাভলেস টেস্ট ২.০" , মূল লাভলেস টেস্ট (2001 সালে প্রকাশিত) দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে । মার্ক বিশ্বাস করেছিলেন যে আসল লাভলেস টেস্টটি পাস করা অসম্ভব, এবং তাই, একটি দুর্বল এবং আরও ব্যবহারিক সংস্করণের পরামর্শ দিয়েছেন। লাভলেস …

18 history  intelligence-testing 

ট্যুরিং মেশিনগুলির জন্য প্রমাণিত থামার সমস্যাটি দেওয়া , আমরা কী শক্তিশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করতে পারি?

18 halting-problem 

বিংশ শতাব্দীর অ্যানালগ থেকে ডিজিটাল সার্কিটরিতে রূপান্তরের পিছনে প্রেরণা অধিকতর নির্ভুলতা এবং কম শব্দের আকাঙ্ক্ষায় চালিত হয়েছিল। এখন আমরা এমন সফ্টওয়্যার তৈরি করছি যেখানে ফলাফলগুলি আনুমানিক এবং গোলমালের ইতিবাচক মান থাকে। কৃত্রিম নেটওয়ার্কগুলিতে, আমরা একটি অভিজাত অ্যালগরিদমের পরবর্তী পদক্ষেপগুলি অনুমান করার জন্য গ্রেডিয়েন্টস (জ্যাকবিয়ান) বা দ্বিতীয় ডিগ্রি মডেল (হেসিয়ান) ব্যবহার …

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

আমি এই সাইটের চারপাশে এই শর্তগুলি অনেক বেশি ছুঁড়েছি দেখেছি, বিশেষত ট্যাগগুলি কনভ্যুশনাল-নিউরাল-নেটওয়ার্ক এবং নিউরাল-নেটওয়ার্কগুলিতে । আমি জানি যে নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল মানব মস্তিষ্কের উপর ভিত্তি করে একটি সিস্টেম। তবে কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য কী ? একজন কি আরও অনেক জটিল এবং, আহেম, অন্যটির চেয়ে …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

বলা হয় যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে অ্যাক্টিভেশন ফাংশন অ-লিনিয়ারিটি প্রবর্তন করতে সহায়তা করে । এটার মানে কি? কী অ রৈখিকতা এই প্রেক্ষাপটে এর অর্থ কি? এই অ-লিনিয়ারিটির ভূমিকা কীভাবে সহায়তা করে? অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির অন্য কোনও উদ্দেশ্য আছে ?

18 neural-networks  deep-learning 

বিদ্রূপ শনাক্তকরণকে এমএল এবং এনএলপি ডোমেনের অন্যতম জটিল ওপেন-এন্ড সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করা হয়। তো, front ফ্রন্টে কি যথেষ্ট গবেষণা হয়েছিল? যদি হ্যাঁ, তবে যথার্থতাটি কেমন? দয়া করে এনএলপি মডেলটি সংক্ষেপে ব্যাখ্যা করুন।

17 natural-language-processing  research  semantics 

উইকিপিডিয়া থেকে: মিরর নিউরন হ'ল একটি নিউরন যা কোনও প্রাণী যখন কাজ করে এবং যখন প্রাণী অন্যের দ্বারা সম্পাদিত একই ক্রিয়াটি পর্যবেক্ষণ করে তখন উভয়ই আগুন দেয়। মিরর নিউরনগুলি অনুকরণ শেখার সাথে সম্পর্কিত, একটি খুব দরকারী বৈশিষ্ট্য যা বর্তমান রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এআই বাস্তবায়নে অনুপস্থিত। ইনপুট-আউটপুট উদাহরণগুলি (তদারকি করা শিক্ষণ) বা পুরষ্কার …

17 neural-networks  models 

জেনারেটাল অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্কগুলি বোঝার জন্য প্রদত্ত জিএএন লোকসান ফাংশনটি বোঝার জন্য আমি লড়াই করে যাচ্ছি (ড্যানিয়েল সেটা রচিত একটি ব্লগ পোস্ট)। স্ট্যান্ডার্ড ক্রস-এন্ট্রপি ক্ষতিতে, আমাদের একটি আউটপুট রয়েছে যা সিগময়েড ফাংশন এবং ফলস্বরূপ বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের মধ্য দিয়ে চলে। সিয়াটা বলে সুতরাং, [প্রতিটি] ডেটা পয়েন্ট x1x1x_1 এবং এর লেবেলের জন্য, আমরা …

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

উইকিপিডিয়া অনুসারে , প্রোলোগ হ'ল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং গণনীয় ভাষাতত্ত্বের সাথে যুক্ত একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যযুক্ত যুক্তিযুক্ত প্রোগ্রামিং ভাষা। এটি এখনও এআই এর জন্য ব্যবহৃত হয়? এটি 2014 বদ্ধ বিটা সম্পর্কিত কোনও প্রশ্নের ভিত্তিতে তৈরি। লেখকের 330 ইউআইডি ছিল।

17 history  programming-languages  prolog 

এটি এআইয়ের জন্য একটি বদ্ধ বিটা থেকে, এই প্রশ্নটি ব্যবহারকারী 47 নম্বর দ্বারা পোস্ট করা হয়েছে All তাদের সমস্ত কৃতিত্ব। উইকিপিডিয়া অনুসারে , বোল্টজম্যান মেশিনগুলিকে হপফিল্ড জালের স্টোকাস্টিক, জেনারেটরি প্রতিরূপ হিসাবে দেখা যেতে পারে। উভয়ই পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা বিট নিদর্শনগুলি শিখতে প্রশিক্ষিত হতে পারে। তারপরে আংশিক নিদর্শন সহ উপস্থাপন …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

উপর উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা এআই সম্পর্কে, আমরা পড়তে পারেন: অপটিকাল চরিত্রের স্বীকৃতি আর একটি কৃত্রিম প্রযুক্তি হয়ে ওঠার পরে "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার" উদাহরণ হিসাবে বিবেচিত হয় না। অন্যদিকে, MNIST হাতে লেখা ডিজিটের ডাটাবেসের বিশেষত প্রশিক্ষণ এবং স্নায়ুর নেটওয়ার্ক এবং তাদের ত্রুটি হার পরীক্ষার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে (দেখুন: ক্লাসিফায়ার )। তাহলে উপরোক্ত …

17 ocr 

শুধু মজা করার জন্য, আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিকাশের চেষ্টা করছি। এখন, ব্যাকপ্রকাশের জন্য আমি দুটি কৌশল দেখেছি। প্রথমটি এখানে এবং অন্যান্য অনেক জায়গায় ব্যবহৃত হয়। এটি যা করে তা হ'ল: এটি প্রতিটি আউটপুট নিউরনের জন্য ত্রুটি গণনা করে। এটি নেটওয়ার্কে ব্যাকপ্রোপেট করে (প্রতিটি অভ্যন্তরীণ নিউরনের জন্য একটি ত্রুটি গণনা …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation 

গত 50 বছর ধরে, নিউরাল নেটগুলির জনপ্রিয়তার উত্থান / পতন / বৃদ্ধি এআই গবেষণার জন্য 'ব্যারোমিটার' এর কিছু হিসাবে কাজ করেছে। এই সাইটের প্রশ্নগুলি থেকে এটি স্পষ্ট যে লোকেরা বিভিন্ন জটিল সমস্যায় ডিপ লার্নিং (ডিএল) প্রয়োগ করতে আগ্রহী। সুতরাং আমার দুটি প্রশ্ন আছে: অনুশীলনকারীরা - আপনার সমস্যার জন্য 'আউট অফ …

17 deep-learning