«convnet» etiketlenmiş sorular

Görevin görüntülerden spor ayakkabı türlerini tanımlamak olduğu bir projeye başlıyorum. Şu anda TensorFlow ve Torch uygulamalarını okuyorum . Sorum şu: makul bir sınıflandırma performansına ulaşmak için sınıf başına kaç görüntü gerekiyor?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

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 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Nasıl olur optimize bir ön eğitimli neural network ayrı probleme uygulamak için? Önceden eğitilmiş modele daha fazla katman ekler ve veri kümenizde test eder misiniz? Örneğin, görev duvar kağıdı gruplarını sınıflandırmak için bir CNN kullanmaksa , her ikisi de görüntü sınıflandırıcıları olmasına rağmen, görüntü kedileri ve köpekleri üzerinde eğitilmiş önceden …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Bu iki evrişim operasyonu şu anda derin öğrenmede çok yaygındır. Bu yazıda dilate kıvrımlı tabaka hakkında okudum: WAVENET: HAM SES İÇİN GENEL BİR MODEL ve Konvolüsyon bu yazıda yer almaktadır: Anlamsal Segmentasyon için Tamamen Konvolüsyon Ağları Her ikisi de görüntüyü yukarı örnekliyor gibi görünüyor, ancak fark nedir?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Belgeleri sınıflandırmak için CNN (evriyal sinir ağı) kullanmaya çalışıyorum. Kısa metin / cümleler için CNN birçok makalede incelenmiştir. Ancak, hiçbir makalede uzun metin veya belge için CNN kullanılmamıştır. Benim sorunum, bir belgede çok fazla özellik olması. Veri kümemde her belgede 1000'den fazla simge / kelime var. Her örneği bir CNN'ye …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

CNN için kaç ağırlık ve önyargı gerektiğini anlamaya çalışıyorum. Diyelim ki (3, 32, 32) bir resmim var ve (32, 5, 5) bir filtre uygulamak istiyorum. Her özellik haritası için 5x5 ağırlığım var, bu yüzden 3 x (5x5) x 32 parametrem olmalı. Şimdi önyargı eklemem gerekiyor. Sadece (3 x (5x5) + …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

Gördüğüm çoğu ağ, son softmax katmanından önce bir veya iki yoğun katmana sahip. Yoğun katmanların sayısını ve boyutunu seçmenin ilkeli bir yolu var mı? İki yoğun katman, aynı sayıda parametre için birden fazla temsil edici midir? Bırakma her yoğun katmandan önce mi yoksa sadece bir kez mi uygulanmalıdır?

11 convnet 

Tekrarlayan bir mimariyi bir EEG bağlamında nasıl yorumlayacağımı merak ediyorum. Özellikle bunu tekrarlayan bir CNN (LSTM gibi mimarilerin aksine) olarak düşünüyorum, ancak belki de diğer tekrarlayan ağ türleri için de geçerlidir. R-CNN'leri okuduğumda, bunlar genellikle görüntü sınıflandırma bağlamlarında açıklanır. Genellikle "zaman içinde öğrenme" veya "zaman-1'in mevcut girdi üzerindeki etkisi de …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Sonunda sınıflandırılması gereken EEG verilerini analiz etmek için çalışıyorum. Bununla birlikte, kayıtlar için etiket elde etmek biraz pahalıdır, bu da oldukça büyük miktarda etiketlenmemiş verilerimizi daha iyi kullanmam için denetimsiz yaklaşımları düşünmeme neden oldu. Bu doğal olarak iyi bir fikir olabilecek yığılmış oto-kodlayıcıların dikkate alınmasına yol açar. Bununla birlikte, bir …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Üzerinde çalıştığımız bir projeye dayanarak ilginç bir tartışma yaşadım: neden bir şablon eşleştirme algoritması üzerinde CNN görsel denetim sistemi kullanıyorsunuz? Arka plan: Belirli bir nesne tipi "bozuk" / arızalı veya arızalıysa - bu durumda bir PCB devre kartı olup olmadığını saptayan basit bir CNN görüş sisteminin (web kamerası + dizüstü …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

Şu anda bu makalenin sonuçlarını yeniden oluşturmak için çalışıyorum . Bu makalede, özelliklerin çıkarılması için CNN kullanımı için bir yöntem açıklanmaktadır ve Dnn-hmm olan ve RBM kullanılarak önceden ölçülen akustik bir modele sahiptir. Bölüm III alt bölümü A, giriş verilerinin farklı şekillerde temsil edilebileceğini belirtir. Statik, delta ve delta deltaların …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Tercihen farklı alanlarda (veya en azından farklı veri kümelerinde) nöral ağlar için düzenleme yöntemlerinin farklılıklarını gösteren yayınlanmış makaleler var mı? Soruyorum çünkü şu anda çoğu insanın bilgisayar görüşünde düzenlileştirme için sadece bırakma hissi verdiğini hissediyorum. Farklı düzenleme yöntemleri kullanmak için bir neden olup olmadığını kontrol etmek istiyorum.

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout 

Keras'da bir model eğitmeye çalışıyorum ve ModelCheckpoint'i izlenen bir doğrulama metriğine (benim durumumda Jaccard indeksi ) göre kaydetmek için kullanıyorum . Modelin tensorboard'da iyileştiğini görsem de, ağırlıkları yüklemeye ve hiç çalışmadığı modeli değerlendirmeye çalıştığımda. Ayrıca, ağırlıkların saklanması gereken dosyadaki zaman damgası ile bunların kaydedilmediğini söyleyebilirim. Zaman damgası kabaca eğitime başladığım …

8 keras  convnet