Запитання з тегом «neural-network»

Я прочитав пару статей про ініціалізацію ядра, і багато робіт згадують, що вони використовують регуляризацію ядра L2 (часто з ).λ = 0,0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 Хтось робить щось інше, ніж ініціалізувати зміщення з постійним нулем і не регулювати його? Папери ініціалізації ядра Мішкін і Матас: Все, що вам потрібно, - це …

13 neural-network 

У Деревах рішень ми можемо зрозуміти вихідну структуру дерева, а також можемо уявити, як Дерево рішень приймає рішення. Тому дерева рішень мають пояснення (їх вихід можна пояснити легко.) Чи є у нас пояснення в нейронних мережах, як у деревах рішень?

13 neural-network 

Я намагаюся з'ясувати розміри кожної змінної в RNN в шарі забуття, однак я не впевнений, чи я на правильному шляху. Наступна картина та рівняння - з публікації блогу Кола "Розуміння мереж LSTM" : де: є введення розміру м * 1 векторхтxtx_tm ∗ 1m∗1m*1 - прихований стан розміру n ∗ 1 …

13 neural-network  rnn 

У Вікіпедії та deepplearning4j кажуть, що глибоко вивчаючий NN (DLNN) - це NN, які мають> 1 прихований шар. Такі види NN були стандартними для мене в університеті, тоді як DLNN зараз дуже розкручений. Був там, робив це - в чому ж велика справа? Я також чув, що складені NN вважаються …

13 neural-network  deep-learning 

Під час використання зворотного виклику раннього припинення в навчанні Keras припиняється, коли деяка метрика (зазвичай втрата валідації) не збільшується. Чи існує спосіб використання іншої метрики (як точність, нагадування, вимірювання f) замість втрати перевірки? Усі приклади, які я бачив до цього часу, схожі на цей: callbacks.EarlyStopping (monitor = 'val_loss', терпіння = …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

Я розширюю свої знання щодо пакету Keras і оснащую деякі доступні моделі. У мене є проблема бінарної класифікації NLP, яку я намагаюся вирішити і застосовую різні моделі. Працюючи з деякими результатами і читаючи все більше і більше про LSTM, здається, що цей підхід є набагато кращим за все, що я …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

Я намагаюся реалізувати спільні шари в Керасі. Я бачу, що у Кераса є keras.layers.concatenate, але я не впевнений у документації про його використання. Чи можу я використовувати його для створення декількох загальних шарів? Який був би найкращий спосіб реалізувати просту спільну нейронну мережу, як показано нижче, використовуючи Keras? Зауважте, що …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

Я використовую цю бібліотеку для основної побудови та аналізу нейронної мережі. Однак він не має підтримки для побудови багатошарових нейронних мереж тощо. Отже, я хотів би знати про будь-які приємні бібліотеки для роботи з розвиненими нейронними мережами та Deep Learning у Джулії.

12 machine-learning  neural-network  julia 

В дусі відомого жарту Tensorflow Fizz Buzz і проблеми XOr я задумався, чи можливо створити нейронну мережу, яка реалізує функцію ?у= х2у=х2y = x^2 Враховуючи деяке подання числа (наприклад, як вектор у двійковій формі, так що це число 5представлене як [1,0,1,0,0,0,0,...]), нейронна мережа повинна навчитися повертати свій квадрат - 25 …

12 machine-learning  neural-network 

Я знаю, що нейромережева архітектура здебільшого базується на самій проблемі та типах введення / виводу, але все ж - завжди є "квадратний", коли він починає будувати. Отже, моє запитання - з урахуванням вхідного набору даних MxN (M - кількість записів, N - кількість особливостей) та C можливих вихідних класів - …

12 neural-network 

Я сподіваюся, що наступні уривки дадуть зрозуміти, про що піде моє питання. Це з http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html Потім навчання поступово сповільнюється. Нарешті, приблизно в епоху 280 точність класифікації в значній мірі перестає покращуватися. Пізніші епохи просто бачать невеликі стохастичні коливання поблизу значення точності в епоху 280. Порівнюйте це з попереднім графіком, де …

12 neural-network  overfitting 

Я починаю проект, де завданням є визначення типів кросівок із зображень. На даний момент я читаю про реалізацію TensorFlow та Torch . Моє запитання: скільки зображень для кожного класу потрібно для досягнення розумної ефективності класифікації?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

Я маю суцільну змінну, відібрану вибірку протягом року з нерегулярними інтервалами. Деякі дні мають більше одного спостереження на годину, а інші періоди нічого не мають. Це ускладнює виявлення закономірностей у часових рядах, оскільки деякі місяці (наприклад, жовтень) є дуже вибірковою, а інші - ні. Моє питання - який найкращий підхід …

12 neural-network  time-series  regression 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Зараз я проходжу курс з tensorflow, в якому вони використовували tf.one_hot (індекси, глибина). Тепер я не розумію, як ці індекси змінюються на цю двійкову послідовність. Може хтось, будь ласка, пояснить мені точний процес ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow