論文の概要: SmileyNet -- Towards the Prediction of the Lottery by Reading Tea Leaves with AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21385v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 07:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 18:32:01.719420
• Title: SmileyNet -- Towards the Prediction of the Lottery by Reading Tea Leaves with AI
• Title（参考訳）: SmileyNet -- AIで茶葉を読むことでロテリの予測を目指す
• Authors: Andreas Birk,
• Abstract要約: SmileyNetは、サイキック能力を持つ新しいニューラルネットワークである。 タッソロジーの確立した方法、すなわち茶葉の読み方に基づいて、硬貨の転がり具合を予測するために用いられる。 この第2フェーズのトレーニングとテストは、プロのティーリーディングカップから採取した実世界のピクセルに基づく高忠実度シミュレーションによって行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.503508912578132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SmileyNet, a novel neural network with psychic abilities. It is inspired by the fact that a positive mood can lead to improved cognitive capabilities including classification tasks. The network is hence presented in a first phase with smileys and an encouraging loss function is defined to bias it into a good mood. SmileyNet is then used to forecast the flipping of a coin based on an established method of Tasseology, namely by reading tea leaves. Training and testing in this second phase are done with a high-fidelity simulation based on real-world pixels sampled from a professional tea-reading cup. SmileyNet has an amazing accuracy of 72% to correctly predict the flip of a coin. Resnet-34, respectively YOLOv5 achieve only 49%, respectively 53%. It is then shown how multiple SmileyNets can be combined to win the lottery.
• Abstract（参考訳）: スマイリーネット(SmileyNet)は、サイキック能力を持つニューラルネットワークである。 ポジティブなムードが、分類タスクを含む認知能力の向上につながるという事実にインスパイアされている。 したがって、ネットワークはスマイリーのある第1フェーズで表示され、良い気分にバイアスするために、励まし損失関数が定義される。 スマイリーネット(SmileyNet)は、タセロジの確立した方法、すなわち茶葉の読み方に基づいて硬貨の反転を予測するために使われる。 この第2フェーズのトレーニングとテストは、プロのティーリーディングカップから採取した実世界のピクセルに基づく高忠実度シミュレーションによって行われる。 SmileyNetは、コインのフリップを正確に予測するために、驚くべき精度が72%ある。 Resnet-34, YOLOv5はそれぞれ49%, 53%であった。 次に、複数のSmileyNetを組み合わせることで、宝くじを勝ち取ることができるかが示される。

関連論文リスト

• ResEmoteNet: Bridging Accuracy and Loss Reduction in Facial Emotion Recognition [1.9903487383723442]
  顔の感情認識のための新しいディープラーニングアーキテクチャであるResEmoteNetを提案する。 SEブロックの包含は、人間の顔の重要な特徴に選択的に焦点を合わせ、特徴表現を強化し、あまり関係のないものを抑制する。 提案したネットワークは、4つのデータベースすべてで最先端のモデルより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T16:50:24Z)
• Utility-Probability Duality of Neural Networks [4.871730595406078]
  本稿では,ディープラーニングにおける標準教師あり学習手順に対するユーティリティに基づく代替的説明を提案する。 基本的な考え方は、学習したニューラルネットワークを確率モデルではなく、順序付きユーティリティ関数として解釈することである。 ソフトマックス出力を持つ全てのニューラルネットワークに対して、最大推定値のSGD学習ダイナミクスを反復過程と見なすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:09:07Z)
• Semantic Strengthening of Neuro-Symbolic Learning [85.6195120593625]
  ニューロシンボリックアプローチは一般に確率論的目的のファジィ近似を利用する。 トラクタブル回路において,これを効率的に計算する方法を示す。 我々は,Warcraftにおける最小コストパスの予測,最小コスト完全マッチングの予測,スドクパズルの解法という3つの課題に対して,アプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T00:04:22Z)
• The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations [91.3755431537592]
  フォワード・フォワードアルゴリズムは、フォワードパスとフォワードパスを2つのフォワードパスで置き換える。 正のパスと負のパスが時間内に分離できれば、負のパスはオフラインで行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T02:54:46Z)
• Portuguese Man-of-War Image Classification with Convolutional Neural Networks [58.720142291102135]
  ポルトガルマン・オブ・ウォー(ポルトガル語: Man-of-war、PMW)は、長い触手を持つゼラチン質の生物である。 本稿では,InstagramのソーシャルメディアからPMW画像を認識するための畳み込みニューラルネットワークの利用について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T03:06:45Z)
• Dual Lottery Ticket Hypothesis [71.95937879869334]
  Lottery Ticket hypothesis (LTH)は、スパースネットワークトレーニングを調査し、その能力を維持するための新しい視点を提供する。 本稿では,LTHの当選チケットをトレーニング可能なサブネットワークとして,その性能をベンチマークとして検討する。 本稿では,簡単なスパースネットワークトレーニング戦略であるランダムスパースネットワークトランスフォーメーション(RST)を提案し,DLTHを裏付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T18:06:26Z)
• Lottery Jackpots Exist in Pre-trained Models [69.17690253938211]
  未拡張幅の事前学習モデルには,「ロテリ・ジャックポット」と呼ばれる重量訓練を伴わずに,高性能で疎結合なサブネットワークが存在していることを示す。 トレーニング損失に悪影響を及ぼす可能性のあるマスクの変化を制限するための,新しい短い制限法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T03:50:28Z)
• Good Students Play Big Lottery Better [84.6111281091602]
  宝くじの仮説は、高密度ニューラルネットワークは、元の高密度ネットのテスト精度に一致できる疎サブネットワークを含むことを示唆している。 近年の研究では、巻き戻し技術を用いてスパースサブネットワークが得られることが示されている。 本論文では,KDチケット (Knowledge Distillation Ticket) と呼ばれるサブネットワークを再訓練する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T23:33:53Z)
• RealSmileNet: A Deep End-To-End Network for Spontaneous and Posed Smile Recognition [12.649576554639445]
  これらの問題に対処するために,エンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルについて検討する。 我々の完全自動化モデルは高速で、一連の畳み込み層とConvLSTM層をスクラッチからトレーニングすることで特徴抽出プロセスを学びます。 4つのデータセットに対する実験は,提案モデルの堅牢性と一般化を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T06:23:38Z)
• Hey Human, If your Facial Emotions are Uncertain, You Should Use Bayesian Neural Networks! [7.6146285961466]
  ベイジアンニューラルネットワークは, 顔の感情認識において, アレタリック不確実性をモデル化できることを示す。 また,複数のクラスが正しいと考えられるため,キャリブレーションの指標が,このタスクに奇妙な振る舞いを示すことも示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T15:50:40Z)
• Assessing Intelligence in Artificial Neural Networks [2.55633960013493]
  この研究の目的は、ニューラルネットワークのサイズとタスクパフォーマンスのバランスをとるネットワークアーキテクチャを評価するメトリクスを開発することである。 神経層利用を測定するために、神経効率の概念が導入されている。 ニューラルネットワークの性能とニューラルネットワーク効率のバランスをとるために、人工知能商(aIQ)と呼ばれる第2の指標が作られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-03T16:45:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。