Запитання з тегом «neural-network»

Мені відомо про спуск градієнта та алгоритм розповсюдження назад. Що я не розумію: коли важливо використовувати ухил і як ви його використовуєте? Наприклад, коли відображається ANDфункція, коли я використовую 2 входи та 1 вихід, вона не дає правильних ваг, однак, коли я використовую 3 входи (1 з яких є зміщенням), …

806 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

Яка різниця між епохою та ітерацією при навчанні багатошарового перцептрона?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

Наразі це запитання не підходить для нашого формату запитань. Ми очікуємо, що відповіді будуть підкріплені фактами, посиланнями або експертними знаннями, але це питання, ймовірно, вимагатиме дискусій, аргументів, опитувань чи розширеної дискусії. Якщо ви вважаєте, що це питання можна вдосконалити та, можливо, знову відкрити, відвідайте довідковий центр для ознайомлення . Закрито …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

Я намагаюся реалізувати архітектуру нейронної мережі в Haskell і використовувати її на MNIST. Я використовую hmatrixпакет для лінійної алгебри. Моя навчальна база побудована за допомогою pipesпакету. Мій код компілюється і не дає збою. Але проблема полягає в тому, що певні комбінації розміру шару (скажімо, 1000), розміру міні-партії та швидкості навчання …

329 algorithm  haskell  neural-network  backpropagation 

Для будь-якого шару Keras ( Layerклас), може хто - то пояснити , як зрозуміти різницю між input_shape, units, dimі т.д.? Наприклад, доктор говорить, unitsзадайте форму виводу шару. На зображенні нейронна сітка внизу hidden layer1має 4 одиниці. Чи це безпосередньо перекладається на unitsатрибут Layerоб’єкта? Або unitsв Керасі однакова форма кожної ваги …

261 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

У наступній функції TensorFlow ми повинні подати активацію штучних нейронів у заключному шарі. Це я розумію. Але я не розумію, чому це називається logits? Це не математична функція? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

Коли я тренував свою нейронну мережу разом із Теано чи Тенсдорфлоу, вони повідомлятимуть про змінну під назвою "втрата" за епоху. Як слід інтерпретувати цю змінну? Чим більше втрати, тим краще чи гірше, або що це означає для остаточної продуктивності (точності) моєї нейронної мережі?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

Якщо я хочу використовувати функцію BatchNormalization в Keras, то чи потрібно мені викликати її один раз лише на початку? Я читав цю документацію на неї: http://keras.io/layers/normalization/ Я не бачу, куди мені це потрібно дзвонити. Нижче наведено мій код, який намагається використовувати його: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, …

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

Я намагаюся навчити CNN класифікувати текст за темами. Коли я використовую бінарну перехресну ентропію, я отримую ~ 80% точності, при категоричній перехресній ентропії я отримую ~ 50% точності. Я не розумію, чому це. Це багатокласова проблема, чи це не означає, що я повинен використовувати категоричну перехресну ентропію і що результати …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

У вихідному шарі нейронної мережі типово використовувати функцію softmax для наближення розподілу ймовірностей: Це обчислити дорого через показники. Чому б просто не виконати перетворення Z так, щоб усі результати були позитивними, а потім нормалізувались, поділивши всі результати на суму всіх результатів?

159 math  neural-network  softmax 

Я використовую цю бібліотеку для реалізації агента навчання. Я створив випадки навчання, але не знаю напевно, що таке набори перевірки та тестування. Вчитель каже: 70% мають бути випадками поїздів, 10% - тестовими, а решта - 20%. редагувати У мене є цей код для тренувань, але я поняття не маю, коли …

155 artificial-intelligence  neural-network 

Це головне питання щодо теорії нейронних мереж: Чому ми повинні нормалізувати вхід для нейронної мережі? Я розумію, що іноді, коли, наприклад, вхідні значення є нечисловими, потрібно здійснити певне перетворення, але коли у нас є числовий вхід? Чому числа повинні бути в певному інтервалі? Що буде, якщо дані не нормалізуються?

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

Наразі це запитання не підходить для нашого формату запитань. Ми очікуємо, що відповіді будуть підкріплені фактами, посиланнями або експертними знаннями, але це питання, ймовірно, вимагатиме дискусій, аргументів, опитувань чи розширеної дискусії. Якщо ви вважаєте, що це питання можна вдосконалити та, можливо, знову відкрити, відвідайте довідковий центр для ознайомлення . Закрито …

139 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

Наразі я намагаюся отримати АНН, щоб грати у відеоігри, і я сподівався отримати допомогу чудового співтовариства тут. Я зупинився на Diablo 2. Гра, таким чином, відбувається в режимі реального часу і з ізометричної точки зору, при цьому гравець управляє одним аватаром, на якому орієнтована камера. Щоб зробити конкретні речі, завдання …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

Я читав деякі речі в нейронних мережах і розумію загальний принцип одношарової нейронної мережі. Я розумію необхідність додаткових шарів, але чому використовуються нелінійні функції активації? Після цього питання йде наступне : Що таке похідна функції активації, яка використовується для зворотного розповсюдження?

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning