«deep-learning» etiketlenmiş sorular

temel olarak derin sinir ağları (yani iki veya daha fazla gizli katmana sahip ağlar) ile değil, aynı zamanda bir çeşit Olasılıksal Grafik Model ile yapılan verilerin hiyerarşik temsillerini öğrenmek için kullanılan teknolojilerle ilgili yeni bir Makine Öğrenimi araştırması alanı.

3
Keras cinsinden çoklu GPU
Keras kütüphanesinde (veya tensorflow) çoklu GPU'larda bölüm eğitimini nasıl programlayabilirsiniz? 8 GPU'lu bir Amazon ec2 örneğinde olduğunuzu ve hepsini daha hızlı eğitmek için kullanmak istediğinizi varsayalım, ancak kodunuz yalnızca tek bir CPU veya GPU için.

4
Gürültü Karşıtlığı Tahmini (NCE) kaybının sezgisel açıklaması?
Bu iki kaynaktan NCE'yi (bir aday örnekleme şekli) okudum: Tensorflow yazımı Orjinal kağıt Birisi bana şu konuda yardımcı olabilir: NCE'nin nasıl çalıştığının basit bir açıklaması (Yukarıdakileri ayrıştırmanın ve anlamanın zor olduğunu gördüm, bu yüzden orada sunulan matematiğe yol açan sezgisel bir şey harika olurdu) Yukarıdaki 1. maddeden sonra, bunun Negatif …

1
Makale: Katman Normalizasyonu, Tekrarlayan Toplu Normalizasyonu (2016) ve Toplu Normalleştirilmiş RNN'i (2015) arasındaki fark nedir?
Yani, son zamanlarda bir Katman Normalleştirme kağıdı var. Keras'larda da bir uygulaması var . Ancak, Tekrarlanan Toplu Normalizasyon (Cooijmans, 2016) ve Toplu Normalleştirilmiş Tekrarlayan Sinir Ağları (Laurent, 2015) başlıklı makaleler olduğunu hatırlıyorum . Bu üç arasındaki fark nedir? Anlamıyorum bu İlgili Çalışma bölümü var: Parti normalizasyonu daha önce tekrarlayan sinir …


3
Softmax sınıflandırıcısında normalizasyonu yapmak için neden exp fonksiyonunu kullanmalısınız?
Neden standart normalleştirme yerine softmax kullanılır? Bu sorunun en üst cevabının yorum alanında, @Kilian Batzner da beni şaşırtan 2 soru sordu. Sayısal faydalar dışında kimse açıklama yapmıyor gibi görünüyor. Çapraz Entropi Kaybı kullanma nedenlerini anlıyorum, ancak bunun softmax ile ilişkisi nedir? "Softmax işlevi tahminler ile gerçekler arasındaki çapraz entropiyi en …

7
Makine öğrenme görevleri için veriler neden karıştırılmalıdır?
Makine öğrenim görevlerinde verileri karıştırmak ve normalleştirmek normaldir. Normalleştirmenin amacı açıktır (aynı özellik değer aralığına sahip için). Ancak, çok fazla mücadele ettikten sonra, verileri karıştırmak için değerli bir sebep bulamadım. Bu yazı okudum var burada biz verileri karıştırmak gerektiğinde tartışan, ama biz verileri karıştırmak neden belli değil mi. Dahası, parti …

2
Zemin Gerçeği Nedir?
Makine Öğrenmesi bağlamında, Zemin Gerçeği kavramının çok fazla kullanıldığını gördüm . Çok şey aradım ve Wikipedia'da şu tanımı buldum : Makine öğrenmesinde "temel gerçek" terimi, eğitim setinin denetimli öğrenme teknikleri için sınıflandırılmasının doğruluğunu ifade eder. Bu, araştırma modellerini kanıtlamak veya yanlışlamak için istatistiksel modellerde kullanılır. "Temel gerçeğe uygunluk" terimi, bu …

1
Xgboost neden GradientBoostingClassifier'ı sklearn'den çok daha hızlı?
100 sayısal özellikli 50k örneklerin üzerinde bir degrade yükseltme modeli yetiştirmeye çalışıyorum. XGBClassifieriken benim makinede 43 saniye içinde kolları 500 ağaçları, GradientBoostingClassifierkolları sadece 10 ağaç (!) 1 dakika ve 2 saniye :( Ben rahatsız etmedi o saat sürer olarak 500 ağaç büyümeye çalışan. Aynı kullanıyorum learning_rateve max_depthayarları , aşağıya bakınız. …
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 

3
Bir sinir ağı eğitmek için CPU ve GPU arasında seçim yapma
Bir GPU’nun “ek yükü” hakkında tartışmalar gördüm ve “küçük” ağlar için bir CPU’da (veya CPU ağında) çalışmak GPU’dan daha hızlı olabilir. 'Küçük' ile kastedilen nedir? Örneğin, 100 gizli üniteye sahip tek katmanlı bir MLP 'küçük' olur mu? 'Küçük' tanımımız tekrarlayan mimarilerde değişiyor mu? CPU veya GPU'da eğitim alıp almayacağınıza karar …

7
Makine öğrenimi modellerini eğitmek için ücretsiz bulut hizmetleri var mı?
Çok miktarda eğitim verisine sahip derin bir model yetiştirmek istiyorum, ancak masaüstümde bu kadar derin verilerle bu kadar derin bir model yetiştirme gücüm yok. Makine eğitimi ve derin öğrenme modellerinin eğitimi için kullanılabilecek herhangi bir ücretsiz bulut hizmeti olup olmadığını bilmek ister misiniz? Ayrıca, eğitim sonuçlarını izleyebileceğim bir bulut hizmeti …

1
PyTorch vs. Tensorflow Fold
Hem PyTorch hem Tensorflow Fold , girdi verilerinin tek tip uzunluk veya boyutlara sahip olmadığı durumlarla (yani dinamik grafiklerin yararlı veya gerekli olduğu durumlar) başa çıkacak derin öğrenme çerçeveleridir. Nasıl dayandıklarını, dayandıkları paradigmalar (örneğin, dinamik gruplama) ve bunların anlamları, her birinde uygulanamayan / uygulanamayan şeyler, zayıflıklar / güçler vb. Dinamik …

1
Keras doğruluğu nasıl hesaplar?
Keras, sınıfsal olasılıklardan kesinliği nasıl hesaplar? Örneğin, test setinde iki sınıftan birine ait olan 100 örneğimiz var. Ayrıca sınıfsal olasılıkların bir listesine de sahibiz. Keras, bu iki sınıftan birine örnek vermek için hangi eşiği kullanıyor?


5
Nöral ağlarda nöron ve katman sayısı nasıl belirlenir
Sinir ağlarına yeni başlıyorum ve iki kavramı kavramada zorluk çektim: Belirli bir sinir ağının sahip olduğu orta katmanların sayısına nasıl karar verilir? 1'e 10 ya da her neyse. Kişi, her orta katmandaki nöronların sayısına nasıl karar verir? Her orta katmanda eşit sayıda nöron bulunması tavsiye edilir mi yoksa uygulamaya göre …


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.