«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Bunun üzerine derin bir sinir ağını eğitmek amacıyla basit bir oyuncak oyunu yazıyorum. Oyun kuralları kabaca şu şekildedir: Oyunda altıgen hücrelerden oluşan bir tahta var. Her iki oyuncu da tahtada serbestçe konumlandırmayı seçebilecekleri aynı parça koleksiyonuna sahiptir. Konumlarına ve konfigürasyonlarına bağlı olarak farklı parçaların yerleştirilmesi puan verir (veya rakibin puanlarını …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Bir Sinir Ağı (İleri Besleme, Geri Yayılma veya RNN) uygulanırken oluşturulacak optimum katman sayısına nasıl karar verilir?

13 neural-networks  hidden-layers 

Bu tür sorular soruna bağlı olabilir, ancak gizli katmanların sayısının ve boyutlarının (her katmandaki nöron sayısı) gerçekten önemli olup olmadığı sorusunu ele alan bir araştırma bulmaya çalıştım. Benim sorum şu, mesela 1000 nöronun 1 büyük gizli tabakasına ve her birinin 100 nöronlu 10 gizli tabakaya sahip olması gerçekten önemli mi?

13 neural-networks 

Çıktı katmanı için aktivasyon fonksiyonunu ihtiyacım olan çıktıya ve bildiğim aktivasyon fonksiyonunun özelliklerine bağlı olarak seçiyorum. Örneğin, olasılıklarla uğraşırken sigmoid işlevini, pozitif değerlerle uğraşırken ReLU'yu ve genel değerlerle uğraşırken doğrusal bir işlevi seçerim. Gizli katmanlarda, ReLU yerine ölü nöronları ve sigmoid yerine tanh'ı önlemek için sızdıran bir ReLU kullanıyorum. Tabii …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) hakkında okuyorum ve bu konuda bazı şüphelerim var. Şimdiye kadar, bir GAN'da iki farklı sinir ağı türü olduğunu anlıyorum: biri üretken ( G,GG ) ve diğeri ayrımcı ( DDD ). Üretken sinir ağı, ayrımcı sinir ağının doğruluğunu değerlendirdiği bazı veriler üretir. GAN, kayıp fonksiyonunu her iki …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Sinir ağında yeniyim ve sinir ağlarını sınıflandırma problemlerinde neyin bu kadar iyi kıldığını matematiksel olarak anlamaya çalışıyorum. Küçük bir sinir ağı örneğini (örneğin, 2 girişli, gizli bir katmanda 2 düğüm ve çıkış için 2 düğümlü) örnek alarak, tek yapmanız gereken çıkışta çoğunlukla doğrusal bir kombinasyon üzerinde sigmoid olan karmaşık bir …

12 neural-networks 

Şu anda son moda soluklarından birinin senaryoları ve örneğin Friends veya The Simpsons'ın yeni bölümlerini oluşturmak için bir sinir ağı eğitmek olduğunu biliyorum ve bu iyi: bu ilginç ve gerçekten üretebilecek programlar yapmak için gerekli ilk adımlar olabilir mantıklı / anlaşılır hikayeler. Bu bağlamda, sinir ağları öykülerin yapılarını veya senaryoları …

12 neural-networks  deep-learning  applications 

Soru Derin Artık Ağların ( ResNets ) mimarisi ile ilgili . Beş ana parkurun hepsinde "Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması 2015" (ILSVRC2015) ' de birincilik kazanan model : ImageNet Sınıflandırması: “Ultra derin” (alıntı Yann) 152 katmanlı ağlar ImageNet Detection: 2'den% 16 daha iyi ImageNet Yerelleştirmesi: 2'den% 27 daha iyi COCO …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Aşağıdaki sinir ağı hile sayfasını buldum ( AI, Sinir Ağları, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Büyük Veri için Hile Sayfaları ). Tüm bu farklı sinir ağları ne için kullanılır? Örneğin, regresyon veya sınıflandırma için hangi sinir ağları kullanılabilir, hangileri sekans oluşturma vb. İçin kullanılabilir? Uygulamalarına kısa bir bakış (1-2 satır) …

11 neural-networks  machine-learning  deep-learning  applications 

Hücresel Sinir Ağlarını araştırıyorum ve zaten Chua'nın iki makalesini okudum ( 1988 ). Hücresel sinir ağlarında, bir hücre sadece komşularıyla ilişkilidir. Bu yüzden gerçek zamanlı görüntü işleme için kullanımı kolaydır. Görüntü işleme sadece 19 sayı ile yapılır (A ve B olarak adlandırılan iki 3x3 matris ve bir bias değeri). Acaba …

11 neural-networks  terminology  theory 

Araştırmam sırasında, karmaşık değerli girdilerle çalışan (muhtemelen ağırlıklar da dahil) sinir ağları olan "karmaşık değerli sinir ağları" üzerine tökezledim. Bu tür sinir ağlarının gerçek değerli sinir ağlarına göre avantajları (veya basitçe uygulamaları) nelerdir?

11 neural-networks 

Çok az sayıda düğüm (20 düğüm zor bir sınır değildir) kullanan herhangi bir önemsiz sorunu (> =% 80 doğruluk ile) çözen herhangi bir sinir ağı olup olmadığını bilmek ilgileniyorum. Sinir ağlarının boyutları hakkında bir sezgi geliştirmek istiyorum.

11 neural-networks 

Evrişimli Sinir Ağında hangi katman eğitimde azami zaman harcar? Evrişim katmanları mı yoksa Tam Bağlı katmanlar mı? Bunu anlamak için AlexNet mimarisini alabiliriz. Eğitim sürecinin zaman içinde dağılmasını görmek istiyorum. Herhangi bir sabit GPU yapılandırmasını alabilmemiz için göreceli bir zaman karşılaştırması istiyorum.

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Son zamanlarda, belirli bir kaynak için yaptığım harcamaların maliyet analizini yapmak için bir sorun üzerinde çalışıyordum. Genellikle analizden manuel kararlar alır ve buna göre plan yaparım. Ben kaynak excel formatında ve yüzlerce sütun ile büyük bir veri var, çeşitli zaman çerçeveleri ve türleri (diğer çeşitli detaylı kullanım) kaynak kullanımını tanımlamak. …

11 neural-networks  machine-learning  datasets  feature-selection 

Duyuşsal bilgisayar araştırması yapıyorum. Özellikle, duygu tanıma kısmını, yani kullanıcı / özne tarafından hissedilen duyguları tanıma görevini inceliyorum. Örneğin, affectiva bu amaçla kullanılabilir. Bu modellerin geçerliliği konusunda değil, onlarla ne yapacağımız konusunda endişelerim var. Duygulara cevap vermeye ne dersiniz? Bilgisayarlar kullanıcı duygularını gerçekten anlayabilecek mi?

11 neural-networks  research  learning-algorithms