Nauka danych neural-network

2

Jak przygotować / powiększyć obrazy dla sieci neuronowej?

Chciałbym użyć sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów. Zacznę od wstępnie przeszkolonego CaffeNet i wyszkolę go do mojej aplikacji. Jak przygotować obrazy wejściowe? W tym przypadku wszystkie obrazy są tego samego obiektu, ale z różnymi odmianami (pomyśl: kontrola jakości). Są w nieco różnych skalach / rozdzielczościach / odległościach / warunkach oświetleniowych …

41 neural-network image-classification preprocessing convnet

3

Jaka jest różnica między „ekwiwariantem do tłumaczenia” a „niezmiennikiem do tłumaczenia”

Mam problem ze zrozumieniem różnicy między ekwiwariantem a tłumaczeniem i niezmiennikiem dla tłumaczenia . W książce Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville i Y. Bengio), można znaleźć w sieciach splotowych: [...] szczególna forma udostępniania parametrów powoduje, że warstwa ma właściwość o nazwie równoważności translacji [...] łączenie …

38 neural-network deep-learning convolution

13

Śmieszne cytaty związane z nauką danych

Zwyczajowo użytkownicy różnych społeczności cytują zabawne rzeczy na temat swoich dziedzin. Dzielenie się zabawnymi informacjami o uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu się, nauce danych i rzeczach, z którymi codziennie się zmagasz, może być zabawne!

35 machine-learning neural-network deep-learning

1

Różnica między „Dense” a „TimeDistributionDense” w „Keras”

Ja nadal mylić o różnicę między Densei TimeDistributedDensena Keraschociaż istnieją już pewne podobne pytania zadawane tutaj i tutaj . Ludzie dużo dyskutują, ale nie uzgodniono wspólnie wniosków. I chociaż tutaj @fchollet stwierdził, że: TimeDistributedDensestosuje tę samą Dense(w pełni połączoną) operację do każdego pomiaru czasu tensora 3D. Nadal potrzebuję szczegółowej ilustracji, …

34 machine-learning neural-network keras

1

Jaki jest najlepszy model Keras do klasyfikacji wielu klas?

Pracuję na badania, gdzie potrzeba klasyfikowania jednego zwycięzcy trzech zdarzeń = ( 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 Mój obecny model to: def build_model(input_dim, output_classes): model …

30 python neural-network classification clustering keras

7

Dlaczego dane powinny być tasowane dla zadań uczenia maszynowego

W zadaniach uczenia maszynowego często tasuje się dane i normalizuje je. Cel normalizacji jest jasny (dla tego samego zakresu wartości cech). Ale po wielu zmaganiach nie znalazłem żadnego cennego powodu do przetasowania danych. Przeczytałem tutaj ten post omawiający, kiedy musimy tasować dane, ale nie jest oczywiste, dlaczego powinniśmy tasować dane. …

30 machine-learning neural-network deep-learning

2

Czym jest Ground Truth

W kontekście uczenia maszynowego widziałem, że termin „ Prawda naziemna” jest często używany. Dużo szukałem i znalazłem następującą definicję w Wikipedii : W uczeniu maszynowym termin „podstawowa prawda” odnosi się do dokładności klasyfikacji zestawu szkoleniowego dla nadzorowanych technik uczenia się. Jest to wykorzystywane w modelach statystycznych do udowodnienia lub obalenia …

30 machine-learning neural-network deep-learning

1

Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?

Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą wyhodowania 500 drzew, ponieważ zajmie to godziny. Używam …

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

4

Jak działają kolejne warstwy splotu?

To pytanie sprowadza się do „jak dokładnie działają warstwy splotu . Załóżmy, że mam obraz w skali szarości . Obraz ma jeden kanał. W pierwszej warstwie stosuję splot 3 × 3 z filtrami k 1 i wypełnieniem. Następnie mam kolejną warstwę splotu z 5 x 5 zwojami i filtrami k …

29 neural-network convnet

3

Wybór pomiędzy CPU a GPU do szkolenia sieci neuronowej

Widziałem dyskusje na temat „narzutu” GPU, a dla „małych” sieci trening może być szybszy na CPU (lub sieci CPU) niż na GPU. Co oznacza „mały”? Na przykład, czy jednowarstwowa MLP ze 100 ukrytymi jednostkami byłaby „mała”? Czy nasza definicja „małej” zmienia się dla architektur cyklicznych? Czy są jakieś inne kryteria, …

29 neural-network deep-learning gpu

4

Dane ciągu analizującego sieć neuronową?

Właśnie zaczynam się uczyć, jak sieć neuronowa może działać, aby rozpoznawać wzorce i kategoryzować dane wejściowe, i widziałem, jak sztuczna sieć neuronowa może analizować dane obrazu i kategoryzować obrazy ( demo z convnetjs ) i klucz tam polega na próbkowaniu w dół obrazu, a każdy piksel stymuluje jeden neuron wejściowy …

28 neural-network

1

RNN z wieloma funkcjami

Mam trochę samouczącej się wiedzy związanej z algorytmami uczenia maszynowego (podstawowe rzeczy typu Losowy Las i Regresja Liniowa). Postanowiłem rozgałęzić się i zacząć uczyć RNN z Keras. Patrząc na większość przykładów, które zwykle wiążą się z prognozami giełdowymi, nie znalazłem żadnych podstawowych przykładów implementacji wielu funkcji innych niż 1 kolumna …

27 machine-learning neural-network keras

7

Czy są dostępne bezpłatne usługi chmurowe do szkolenia modeli uczenia maszynowego?

Chcę trenować głęboki model z dużą ilością danych treningowych, ale mój komputer nie ma takiej mocy, aby trenować tak głęboki model z tymi obfitymi danymi. Chciałbym wiedzieć, czy istnieją jakieś bezpłatne usługi w chmurze, które można wykorzystać do szkolenia uczenia maszynowego i modeli głębokiego uczenia? Chciałbym również wiedzieć, czy istnieje …

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

1

Jak Keras oblicza dokładność?

Jak Keras oblicza dokładność na podstawie prawdopodobieństw klasowych? Powiedzmy, na przykład, że mamy 100 próbek w zestawie testowym, które mogą należeć do jednej z dwóch klas. Mamy również listę klasowych probabilitów. Jakiego progu używa Keras do przypisania próbki do jednej z dwóch klas?

26 neural-network deep-learning keras

5

Jak ustawić liczbę neuronów i warstw w sieciach neuronowych

Jestem początkującym w sieciach neuronowych i miałem problem z uchwyceniem dwóch koncepcji: Jak decyduje się o liczbie warstw środkowych w danej sieci neuronowej? 1 vs. 10 lub cokolwiek innego. Jak decyduje się liczba neuronów w każdej środkowej warstwie? Czy zaleca się posiadanie jednakowej liczby neuronów w każdej środkowej warstwie, czy …

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

Pytania otagowane jako neural-network