タグ付けされた質問 「ai-basics」


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人工知能の学習をどのように開始しますか?
私はソフトウェア工学の学生であり、AIの完全な初心者です。AIの学習を開始する方法に関する多くの記事を読みましたが、各記事は異なる方法を提案しています。あなたの専門家の何人かが私が正しい方法で始めるのを助けることができるかどうか疑問に思っていました。 さらに具体的な質問 どの言語に焦点を当てるべきですか?多くの記事は、Python、C ++、またはLisp for AIを提案しています。上記の他の言語の代わりにJavaを使用できますか? どんな数学的な背景が必要ですか?最初の1年間、私は次のトピックを含む離散数学を行いました:集合、行列、ベクトル、関数、論理、グラフ理論(彼らはこれらのトピックを簡潔に教えました)。今すぐ学ぶべきトピックはありますか?たとえば、計算? 可能であれば、始めるために使用できるリソースや書籍をいただければ幸いです。または、皆さんがレベルに追いつくために従うことができる詳細な手順を教えてくれるかもしれません。 注:今のところ、ニューラルネットワークと機械学習に焦点を当てたいと思います。その後、ロボット工学と自然言語処理を探求したいと思います。


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ニューラルネットワークのニューロンがアクティブになるとはどういう意味ですか?
ニューロンカバレッジの概念を偶然見つけました。これは、ニューラルネットワークにおける活性化ニューロンと総ニューロンの比率です。しかし、ニューロンが「活性化」されるとはどういう意味ですか?アクティベーション関数とは何か知っていますが、たとえばReLUやシグモイド関数の場合、アクティベートされているとはどういう意味ですか?

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幅優先検索で訪問済みの状態を追跡する
だから私はスライディングブロックパズル(数値型)にBFSを実装しようとしていました。今私が気づいた主なことは、4*4ボードを持っている場合、州の数は16!すべての州を事前に列挙することができないほど多くなる可能性があるということです。 だから私の質問は、すでに訪問した州を追跡する方法ですか?(私はクラスボードを使用しています。各クラスインスタンスには一意のボードパターンが含まれており、現在のステップから可能なすべてのステップを列挙して作成されます)。 私はネット上で検索し、どうやら彼らは完成前のステップに戻っていない、しかし、我々は以前に訪問されたすべてのステップを列挙する再過ぎてから、再度、別のルートで、前のステップに戻ることができます。それでは、すべての州がまだ列挙されていない場合に、訪問した州を追跡する方法は?(すでに存在する状態を現在のステップと比較すると、コストがかかります)。

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