«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Bir NN'nin nnn gizli katman, mmm eğitim örneği, xxx özelliği ve n i içerdiğini varsayalımninin_i düğümü . Geri yayılım kullanarak bu NN'yi eğitmenin zaman karmaşıklığı nedir? Algoritmaların zaman karmaşıklığını nasıl buldukları hakkında temel bir fikrim var, ancak burada dikkate alınması gereken 4 farklı faktör var, yani her katmandaki yinelemeler, katmanlar, …

18 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

Sinir ağlarındaki aktivasyon fonksiyonlarının doğrusal olmamaya yardımcı olduğu söylenir . Ne anlama geliyor? Bu bağlamda doğrusal olmama ne anlama geliyor? Bu doğrusal olmama durumu nasıl yardımcı olur? Aktivasyon fonksiyonlarının başka amaçları var mı?

18 neural-networks  deep-learning 

Wikipedia'dan: Bir ayna nöron, hem bir hayvan hareket ettiğinde hem de hayvan başka bir kişinin yaptığı aynı eylemi gözlemlediğinde ateş eden bir nörondur. Ayna nöronlar, mevcut gerçek dünya AI uygulamalarında eksik olan çok kullanışlı bir özellik olan taklit öğrenme ile ilgilidir. Girdi-çıktı örneklerinden (denetimli öğrenme) veya ödüllerden (takviye öğrenme) öğrenmek …

17 neural-networks  models 

Bu, yapay zeka için kapalı bir betadan geliyor ve bu soru 47 numaralı kullanıcı tarafından gönderiliyor. Wikipedia'ya göre , Boltzmann makineleri Hopfield ağlarının stokastik, üretken muadili olarak görülebilir. Her ikisi de bit kalıplarını öğrenmek için eğitilebilen tekrarlayan sinir ağlarıdır. Daha sonra kısmi bir desenle sunulduğunda, ağ tam tam deseni alır. …

17 neural-networks  comparison  recurrent-neural-networks 

Jenerik Düşman Ağları Anlama'da (Daniel Seita tarafından yazılmış bir blog yazısı) sağlanan GAN kaybı işlevini anlamaya çalışıyorum . Standart çapraz entropi kaybında, sigmoid fonksiyon ve sonuçta ikili sınıflandırma yoluyla çalıştırılan bir çıktıya sahibiz. Sieta Eyaletleri x1x1x_1 'H( ( x1, y1) , D ) = - y1günlükD ( x1) - ( …

17 neural-networks  machine-learning  deep-learning  loss-functions  generative-adversarial-networks 

Sadece eğlence için, sinir ağı geliştirmeye çalışıyorum. Şimdi, geri yayılım için iki teknik gördüm. İlki burada ve diğer birçok yerde de kullanılıyor. Yaptığı şey: Her çıkış nöronu için hatayı hesaplar. Ağa geri çoğaltır (her bir iç nöron için bir hata hesaplar). Ağırlıkları aşağıdaki formüle göre günceller: ( ağırlıktaki değişiklik , …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation 

Modüler / Çoklu Sinir ağları (MNN'ler) birbirine veya daha yüksek bir ağa beslenebilen daha küçük, bağımsız ağların eğitimi etrafında döner. Prensip olarak, hiyerarşik organizasyon, daha karmaşık sorun alanlarını anlamamıza ve daha yüksek bir işlevselliğe ulaşmamıza izin verebilir, ancak geçmişte bu konuda yapılan somut araştırma örnekleri bulmak zor görünmektedir. Birkaç kaynak …

16 neural-networks  topology  architecture  neurons  biology 

Birden çok kez "Sinir Ağlarının insan beynini modellememiz gereken en iyi yaklaşım olduğunu" duydum ve bence Sinir Ağlarının beynimizden sonra modellenmesi yaygın olarak biliniyor. Bu modelin basitleştirildiğinden şüpheleniyorum, ama ne kadar? Diyelim ki, vanilya NN insan beyni hakkında bildiklerimizden ne kadar farklı? Hatta biliyor muyuz?

16 neural-networks  brain  topology 

CNN'de kullanılmak üzere 2400 x 2400 boyutlarında 10K görüntü olduğunu varsayalım. Şimdi soru, alt örnekleme ayrıcalıklarının olmadığı büyük görüntü boyutlarının nasıl ele alınacağıdır. Sistem gereksinimleri şunlardır: - Ubuntu 16.04 64 bit RAM 16 GB GPU 8 GB HDD 500 GB 1) Eğitilecek bu kadar büyük görüntüleri işlemek için herhangi bir …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Sadece Machine Learning mühendisleri ve AI programcılarının neden C ++ teknik olarak python'dan daha güçlü bir dil olmasına rağmen, C ++ değil AI görevi gerçekleştirmek için python gibi dilleri kullandığını bilmek istiyorum.

15 neural-networks  machine-learning  python  data-science  c++ 

Sinir ağı verildi fff girdi olarak alan nnn Veri noktaları: x1, … , Xnx1,...,xnx_1, \dots, x_n. Diyoruzfffbir permütasyon değişmez halinde f( x1. . . xn) = f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) for any permutation pipipi. Could someone recommend a starting point (article, example, or other paper) for permutation …

14 neural-networks  machine-learning  reference-request 

Çoğu insan soruyu sinir ağı ile cevaplamaya çalışıyor. Bununla birlikte, sinir ağının soruları cevaplamak yerine nasıl soru soracağı hakkında bazı düşünceler ortaya çıktı mı? Örneğin, bir CNN bir nesnenin hangi kategoriye ait olduğuna karar verebilirse, sınıflandırmaya yardımcı olması için bazı soru sorabilir mi?

14 neural-networks  deep-learning 

Deterministik bir problem alanı için, optimal düğüm ve bağlantı yapısına sahip bir sinir ağı bulmam gerekiyor. Problem alanı için en iyi ağ yapısını bulmak için birçok sinir ağını simüle etmek için genetik bir algoritma kullanmak istiyorum. Daha önce böyle bir görev için genetik algoritmalar kullanmamıştım. Pratik hususlar nelerdir? Özellikle, bir …

14 neural-networks  ai-design  genetic-algorithms  evolutionary-algorithms  neuroevolution 

Var olan bir topolojiye (algılayıcı, Konohen, vb.) Sığamayacağım bir sinir ağı ile ilgili bir sorunu çözmek istediğimi veya bunların varlığının farkında olmadığımı veya onların anlayamadığımı varsayalım mekaniği ve onun yerine kendime güveniyorum. Bir sinir ağının keyfi bir sorun için topolojisinin seçimini (yani katman sayısı, aktivasyonların türü, bağlantıların türü ve yönü, …

14 neural-networks  topology  neuroevolution 

İnsan beyni belirli bir aktivasyon işlevi kullanıyor mu? Biraz araştırma yapmayı denedim ve sinyalin bir nörondan gönderilip gönderilmemesi için bir eşik olduğundan, ReLU'ya çok benziyor. Ancak, bunu doğrulayan tek bir makale bulamıyorum. Yoksa daha çok bir adım fonksiyonuna benziyor mu (giriş değeri yerine eşiğin üstünde ise 1 gönderir).

13 neural-networks  machine-learning  brain