Pytania otagowane jako neural-network

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) składają się z „neuronów” - konstruktów programistycznych, które naśladują właściwości neuronów biologicznych. Zestaw ważonych połączeń między neuronami umożliwia rozprzestrzenianie się informacji przez sieć w celu rozwiązania problemów sztucznej inteligencji, bez projektanta sieci posiadającego model prawdziwego systemu.

1
Jak należy inicjalizować i regulować uprzedzenie?
Przeczytałem kilka artykułów na temat inicjalizacji jądra i wiele artykułów wspomina, że ​​używają regulowania L2 jądra (często z ).λ = 0,0001λ=0,0001\lambda = 0.0001 Czy ktoś robi coś innego niż inicjowanie błędu systematycznego zerowym i nieregulowanie go? Dokumenty inicjujące jądro Mishkin and Matas: Wszystko czego potrzebujesz to dobry init Xavier Glorot …
1
Zapomnij o warstwie w rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) -
Próbuję obliczyć wymiary każdej zmiennej w RNN w warstwie zapomnienia, jednak nie jestem pewien, czy jestem na dobrej drodze. Następne zdjęcie i równanie pochodzi z postu na blogu Colah „Understanding LSTM Networks” : gdzie: oznacza wielkośćwektora m ∗ 1xtxtx_tm∗1m∗1m*1 jest ukrytym stanem rozmiaru n ∗ 1 wektorht−1ht−1h_{t-1}n∗1n∗1n*1 jest konkatenacją (na …
2
Czy istnieje możliwość zmiany metryki używanej przez wywołanie zwrotne Early Stopping w Keras?
Podczas korzystania z wywołania zwrotnego wczesnego zatrzymania w Keras trening zatrzymuje się, gdy niektóre wskaźniki (zwykle utrata sprawdzania poprawności) nie rosną. Czy istnieje sposób na użycie innej miary (takiej jak precyzja, odwołanie, miara f) zamiast utraty sprawdzania poprawności? Wszystkie przykłady, które do tej pory widziałem, są podobne do tego: callbacks.EarlyStopping …
1
Więc jaki jest haczyk z LSTM?
Poszerzam swoją wiedzę o pakiecie Keras i korzystam z niektórych dostępnych modeli. Mam problem z klasyfikacją binarną NLP, który próbuję rozwiązać i stosuję różne modele. Po pracy z niektórymi wynikami i czytaniu coraz więcej o LSTM wydaje się, że to podejście jest znacznie lepsze niż cokolwiek innego, co próbowałem (w …
1
Wielozadaniowe uczenie się w Keras
Próbuję zaimplementować współdzielone warstwy w Keras. Widzę, że Keras ma keras.layers.concatenate, ale nie jestem pewien z dokumentacji dotyczącej jego użycia. Czy mogę go używać do tworzenia wielu współdzielonych warstw? Jaki byłby najlepszy sposób na wdrożenie prostej wspólnej sieci neuronowej, jak pokazano poniżej przy użyciu Keras? Zauważ, że wszystkie kształty warstw …
2
Czy sieć neuronowa może obliczyć
W duchu słynnego żartu Fizz Buzz z Tensorflow i problemu XOr zacząłem myśleć, czy można zaprojektować sieć neuronową, która implementuje funkcję ?y= x2)y=x2)y = x^2 Biorąc pod uwagę pewną reprezentację liczby (np. Jako wektor w postaci binarnej, aby liczba 5była reprezentowana jako [1,0,1,0,0,0,0,...]), sieć neuronowa powinna nauczyć się zwracać swój …
3
Czy istnieje zasada kciuka przy projektowaniu sieci neuronowych?
Wiem, że architektura sieci neuronowej opiera się głównie na samym problemie i typach wejść / wyjść, ale mimo to - zawsze zaczyna się „kwadratowa”, gdy zaczyna się ją budować. Więc moje pytanie brzmi - biorąc pod uwagę wejściowy zestaw danych MxN (M to liczba rekordów, N to liczba funkcji) i …
4
Jak się dowiedzieć, że model zaczął się przeładowywać?
Mam nadzieję, że poniższe fragmenty zapewnią wgląd w to, jakie będzie moje pytanie. Są one z http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html Uczenie się następnie stopniowo zwalnia. Wreszcie, mniej więcej w epoce 280 dokładność klasyfikacji przestaje się poprawiać. Późniejsze epoki po prostu widzą niewielkie fluktuacje stochastyczne w pobliżu wartości dokładności z epoki 280. Porównaj to …
2
Modelowanie nierównomiernie rozłożonych szeregów czasowych
Mam zmienną ciągłą, próbkowaną przez okres roku w nieregularnych odstępach czasu. Niektóre dni mają więcej niż jedną obserwację na godzinę, podczas gdy inne okresy nie mają nic przez kilka dni. To sprawia, że ​​szczególnie trudno jest wykryć wzorce w szeregach czasowych, ponieważ niektóre miesiące (na przykład październik) są bardzo próbkowane, …
1
Ile komórek LSTM powinienem użyć?
Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: 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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.