Запитання з тегом «neural-network»

Я хочу використовувати реалізацію google word2vec для побудови названої системи розпізнавання сутностей. Я чув, що рекурсивні нейронні мережі з поширенням назад через структуру добре підходять для названих завдань розпізнавання об'єктів, але мені не вдалося знайти гідної реалізації або гідного підручника для цього типу моделі. Оскільки я працюю з нетиповим корпусом, …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Сподіваюся, ви можете мені допомогти, оскільки у мене є деякі запитання на цю тему. Я новачок у галузі глибокого навчання, і хоча я робив кілька навчальних посібників, я не можу співвідносити чи відрізняти поняття одне від одного.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

Чим відрізняється градієнтний спуск від стохастичного градієнтного спуску? Я не дуже знайомий з цими, чи можете ви описати різницю на короткому прикладі?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Я часто чув людей, які говорять про те, чому конволюційні нейронні мережі ще недостатньо вивчені. Чи відомо, чому нейромережі, що розвиваються, завжди отримують все більш досконалі функції, коли ми піднімаємося по шарах? Що змусило їх створити такий набір функцій і чи це би було справедливо і для інших типів глибоких …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Як обчислити mAP (середню середню точність) для завдання виявлення для лідерів Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на сторінці 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Середня точність (AP). Для виклику VOC2007 була використана інтерпольована середня точність (Salton and Mcgill 1986) для оцінки як класифікації, так і виявлення. Для заданого завдання та класу крива …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

Я хочу обчислити точність, відкликання та показник F1 для моєї бінарної моделі KerasClassifier, але не знаходжу жодного рішення. Ось мій фактичний код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

При тренуванні нейронних мереж один гіперпараметр має розмір міні-партії. Поширені варіанти - 32, 64 та 128 елементів на міні-партію. Чи є якісь правила / настанови, якою має бути міні-партія? Будь-які публікації, які досліджують вплив на навчання?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

У мене є набір даних, що містить 34 колонки введення та 8 вихідних стовпців. Один із способів вирішити проблему - взяти 34 входи та побудувати індивідуальну модель регресії для кожного вихідного стовпчика. Мені цікаво, чи можна вирішити цю проблему за допомогою лише однієї моделі, особливо за допомогою нейронної мережі. Я …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Мені цікаво, чи є сценарій, коли спуск градієнта не зближується до мінімуму. Я усвідомлюю, що спуск градієнта не завжди гарантується для сходу до глобального оптимуму. Я також усвідомлюю, що це може відрізнятися від оптимального, якщо, скажімо, розмір кроку занадто великий. Однак мені здається, що якщо воно буде відходити від якогось …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Що краще для точності чи вони однакові? Звичайно, якщо ви використовуєте categorical_crossentropy, ви використовуєте одне гаряче кодування, а якщо ви використовуєте sparse_categorical_crossentropy, ви кодуєте як звичайні цілі числа. Крім того, коли один кращий за іншого?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Керас підтримує і TensorFlow, і Theano як бекенд: які плюси / мінуси вибору одного проти іншого, крім того, що в даний час не всі операції реалізовані за допомогою сервера TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Можливо, це занадто широко, але я шукаю посилання на те, як використовувати глибоке навчання у завданні підбиття тексту. Я вже реалізував узагальнення тексту, використовуючи стандартні підходи до частоти слів і ранжування речень, але я хотів би вивчити можливість використання методів глибокого навчання для цього завдання. Я також пройшов кілька реалізацій, …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Мені було цікаво, як нам вирішити, скільки вузлів у прихованих шарах і скільки прихованих шарів поставити, коли ми будуємо архітектуру нейронної мережі. Я розумію, що рівень введення та виведення залежить від навчального набору, який ми маємо, але як ми вирішуємо прихований шар та загальну архітектуру взагалі?

20 machine-learning  neural-network 

Функції активації використовуються для введення нелінійностей у лінійний вихід типу w * x + bв нейронній мережі. Який я здатний зрозуміти інтуїтивно для таких функцій активації, як сигмоїд. Я розумію переваги ReLU, яка уникає мертвих нейронів під час розмноження. Однак я не в змозі зрозуміти, чому ReLU використовується як функція …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

З коду Tensorflow : Tensorflow. RnnCell num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Не можу відкинути, що це означає. Назвіть одиниці комірки LSTM. Вхідні, вихідні та забуті ворота? Чи означає це "кількість одиниць у шарі періодичного проектування для Deep LSTM". Тоді чому це називається "кількість одиниць у …

19 neural-network  tensorflow  rnn