Запитання з тегом «neural-network»

Я хотів би використовувати нейронну мережу для класифікації зображень. Почну з попередньо підготовленого CaffeNet і навчу його для мого застосування. Як слід підготувати вхідні зображення? У цьому випадку всі зображення однакового об’єкта, але з варіаціями (подумайте: контроль якості). Вони знаходяться в дещо різних масштабах / дозволах / відстанях / умовах …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

У мене виникають проблеми з розумінням різниці між еквівалентом перекладу та інваріантним для перекладу . У книзі « Глибоке навчання» . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville, Y. Bengio), можна знайти в конволюційних мережах: [...] конкретна форма спільного використання параметрів спричиняє властивість шару, який називається еквівалентністю перекладу [...] об'єднання …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

Користувачі різних спільнот звикли цитувати смішні речі про свої поля. Можливо, буде цікаво ділитися своїми смішними речами про машинне навчання, глибоке навчання, наукові дані та речі, з якими ви стикаєтеся щодня!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Я до сих пір плутаю про різницю між Denseі TimeDistributedDenseз Kerasхоча є вже задавали деякі подібні питання тут і тут . Люди дуже багато обговорюють, але висновків немає. І хоча, тут @fchollet заявив, що: TimeDistributedDenseзастосовує одну й ту ж Dense(повністю підключену) операцію до кожного кроку 3D тензора. Мені ще потрібна …

34 machine-learning  neural-network  keras 

Я працюю на дослідження, де необхідно класифікувати один з WINNER три події = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Моя поточна модель: def build_model(input_dim, output_classes): …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

У завданнях машинного навчання зазвичай перетасовувати дані та нормалізувати їх. Мета нормалізації зрозуміла (для того ж діапазону значень функції). Але, багато потрудившись, я не знайшов жодної цінної причини для перенесення даних. Я читав цю публікацію тут, де обговорювали, коли нам потрібно переміщувати дані, але не очевидно, чому нам слід переміщувати …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

У контексті машинного навчання я бачив, що термін " Земна правда" вживається дуже багато. Я багато шукав і знайшов таке визначення у Вікіпедії : У машинному навчанні термін "основна істина" означає точність класифікації навчального набору для контрольованих методів навчання. Це використовується в статистичних моделях для доведення або спростування гіпотез досліджень. …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Я намагаюся підготувати градієнтну модель для збільшення градієнта на 50 к. Прикладах із 100 числовими функціями. XGBClassifierобробляє 500 дерев протягом 43 секунд на моїй машині, тоді як GradientBoostingClassifierобробляє лише 10 дерев (!) за 1 хвилину і 2 секунди :( Я не намагався виростити 500 дерев, як це займе години. Я …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Це питання зводиться до того, як саме працюють шари згортки . Припустимо, у мене є відтінків сірого. Отже, зображення має один канал. У першому шарі я кратну кратну згортку з фільтрами та накладками. Тоді у мене є ще один шар згортки з згортками та фільтрами. Скільки функціональних карт у мене …

29 neural-network  convnet 

Я бачив дискусії з приводу "накладних витрат" GPU, і що для "малих" мереж тренування на процесорі (або мережі процесорів) може бути швидше, ніж на графічному процесорі. Що означає «малий»? Наприклад, чи буде одношаровий MLP зі 100 прихованими одиницями "малим"? Чи змінюється наше визначення "малої" для періодичних архітектур? Чи є якісь …

29 neural-network  deep-learning  gpu 

Отже, я тільки починаю дізнаватися, як нейронна мережа може діяти для розпізнавання шаблонів і категоризації входів, і я бачила, як штучна нейронна мережа може розбирати дані зображення та класифікувати зображення ( демонстрацію з convnetjs ) та ключ там полягає в тому, щоб зменшити вибірку зображення, і кожен піксель стимулює один …

28 neural-network 

У мене є небагато знань самоучки, що працюють з алгоритмами машинного навчання (основні матеріали типу "Випадкова лісова та лінійна регресія"). Я вирішив розгалужуватися і почати вивчати RNN з Керасом. Переглядаючи більшість прикладів, які зазвичай передбачають передбачення запасів, я не зміг знайти жодних основних прикладів використання декількох функцій, крім 1 стовпця, …

27 machine-learning  neural-network  keras 

Я хочу навчити глибоку модель з великою кількістю даних про тренування, але мій робочий стіл не має такої сили для підготовки такої глибокої моделі з цими рясними даними. Мені хотілося б знати, чи існують безкоштовні хмарні сервіси, які можна використовувати для моделей машинного навчання та глибокого навчання? Я також хотів …

27 machine-learning  neural-network  deep-learning  cloud-computing 

Як Керас обчислює точність з імовірностей класів? Скажімо, у тестовому наборі у нас є 100 зразків, які можуть належати до одного з двох класів. У нас також є список класових імовірностей. Який поріг використовує Керас, щоб призначити вибірку будь-якому з двох класів?

26 neural-network  deep-learning  keras 

Я початківець з нейронних мереж і зіткнувся з проблемами в освоєнні двох понять: Як можна визначити кількість середніх шарів даної нейронної мережі? 1 проти 10 чи що завгодно. Як можна вирішити кількість нейронів у кожному середньому шарі? Чи рекомендується мати однакову кількість нейронів у кожному середньому шарі чи це змінюється …

26 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning