«deep-learning» etiketlenmiş sorular

İnternetteki Imagenet sınıfları için birçok kaynaktan birine bakarsam, insanlarla ilgili tek bir sınıf bulamıyorum (ve hayır, hasatçı hasat yapan biri değil, ama bir baba uzun bacakları, bir çeşit örümcek :-). Bu nasıl mümkün olabilir? Ben en azından bir tahmin az olurdu personhatta bir şey daha spesifik gibi sınıf ve man, …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification 

LSTM (veya başka bir tekrarlayan) sinir ağından bir zaman serisi tahmini etrafında tahmin aralığını (olasılık dağılımı) hesaplamak için bir yöntem var mı? Örneğin, son 10 gözlemlenen örneğe (t-9 ila t) dayanarak, gelecekteki 10 örneği (t + 1 ila t + 10) tahmin ediyorum, t + 1'deki tahminin daha fazla olmasını …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

Bu makaleyi anlamaya çalışıyorum ve iki-doğrusal örneklemenin ne olduğundan emin değilim. Herkes bunu üst düzeyde açıklayabilir mi? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Gradyan inişinin Adam, Adagrad, RMSProp ve diğer birkaç optimize edici gibi optimize edicilerde kullanılan ana algoritma olup olmadığını bilmek istiyorum.

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Eğitim sırasında ağırlıkları çizmek için çok katmanlı ağlar için Hinton Diyagramları eşdeğerini bulmaya çalışıyorum. Eğitimli ağ, bir Derin SRN'ye biraz benzer, yani birkaç Hinton Diyagramının eşzamanlı grafiğini görsel olarak kafa karıştırıcı yapacak çok sayıda çoklu ağırlık matrisine sahiptir. Birden fazla katmanı olan tekrarlayan ağlar için ağırlık güncelleme işlemini görselleştirmenin iyi …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

Bazı nöronların çıkarılması daha iyi bir model ile sonuçlanıyorsa, neden daha az katman ve daha az nöron içeren daha basit bir sinir ağı kullanmıyorsunuz? Neden başlangıçta daha büyük, daha karmaşık bir model oluşturmalı ve daha sonra parçalarını bastırmalısınız?

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

Bunu okudum: Sinir ağımızı eğitmek için, her bir parametreyi W (l) ijWij (l) ve her b (l) ibi (l) sıfıra yakın küçük bir rastgele değere başlatacağız (diyelim ki Normal (0, ϵ2) Normal (0'a göre) , ϵ2) bazı küçük ϵϵ için dağılım, örneğin 0.01) dan Stanford Derin öğreticiler öğrenme 7. paragrafa …

13 deep-learning  stanford-nlp  randomized-algorithms 

CNN (ConvNet) kullanılarak yayınlanan makalelerin% 90-99'una bakacak olursak. Bunların büyük çoğunluğu en çok kullanılanlar için tek sayıların filtre boyutunu kullanır : {1, 3, 5, 7}. Bu durum bazı sorunlara yol açabilir: Bu filtre boyutları ile genellikle 2 (ortak dolgu) dolgu ile kıvrım işlemi mükemmel değildir ve input_field'ın bazı kenarları işlem …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

2D veya 3D uygulamalarda görüntü işleme için Deep Learning'deki evrişimsel katmanların rolü ve mekanizması hakkında iyi bir genel anlayışa sahibim - görüntülerde (3B durumunda 3 kanalda) 2B desenleri yakalamaya çalışırlar. Ama son zamanlarda benim için bir çeşit sürpriz olan Doğal Dil İşleme bağlamında 1D evrişimsel katmanlara çarptım, çünkü benim anlayışımda …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Bir GPU tarafından eğitilmiş derin bir öğrenme sinir ağı çalıştırıyorum. Şimdi bunu çıkarsama için birden çok ana bilgisayara dağıtmak istiyorum. Soru, çıkarım için GPU'ları mı yoksa CPU'ları mı kullanmam gerektiğine karar vermenin koşulları nelerdir? Aşağıdaki yorumlardan daha fazla ayrıntı ekleniyor. Ben bu konuda yeniyim, bu yüzden rehberlik takdir edilmektedir. Bellek …

13 deep-learning  gpu 

Söylenenlerin Wikipedia ve deeplearning4j NN> 1 gizli katmanı olduğunu NN (DLNN) Derin-öğrenme yönünde. Bu tür NN benim için üniversitede standarttı, DLNN şu anda çok heyecanlıydı. Orada, bunu yaptım - önemli olan ne? Ayrıca yığılmış NN'nin derin öğrenme olarak kabul edildiğini duydum. Derin öğrenme gerçekten nasıl tanımlanır? NN geçmişim işlerden değil …

13 neural-network  deep-learning 

Keras'ta Erken Durdurma geri aramasını kullanırken, bazı metrikler (genellikle doğrulama kaybı) artmadığında eğitim durur. Doğrulama kaybı yerine başka bir metrik (doğruluk, hatırlama, f-ölçü) kullanmanın bir yolu var mı? Şimdiye kadar gördüğüm tüm örnekler buna benziyor: callbacks.EarlyStopping (monitor = 'val_loss', sabır = 5, ayrıntılı = 0, mod = 'otomatik')

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

Keras'ta paylaşılan katmanları uygulamaya çalışıyorum. Keras'ın sahip olduğunu görüyorum keras.layers.concatenate, ancak kullanımı ile ilgili belgelerden emin değilim. Birden çok paylaşılan katman oluşturmak için kullanabilir miyim? Keras kullanarak aşağıda gösterildiği gibi basit bir ortak sinir ağını uygulamanın en iyi yolu ne olabilir? 3 NN'nin tümü için giriş, çıkış ve paylaşılan katmanların …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

VGG, ResNet gibi gelişmiş derin öğrenme modellerinin çoğu, genellikle 224 x 224224x224224x224 piksel boyutunda giriş olarak kare görüntüler gerektirir . Girişin eşit şekle sahip olması için bir neden var mı, yoksa 100 x 200100x200100x200 diyelim ile bir konvnet modeli oluşturabilir miyim (örneğin yüz tanıma yapmak ve portre resimlerim varsa)? 512 …

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Bu yazıyı bir dizi tıbbi görüntüye uygulamaya çalışıyorum . Bunu Keras'ta yapıyorum. Ağ temel olarak 4 döngü ve maksimum havuz katmanından sonra tamamen bağlı bir katman ve yumuşak maks sınıflandırıcıdan oluşur. Bildiğim kadarıyla gazetede bahsedilen mimariyi takip ettim. Bununla birlikte, validasyon kaybı ve doğruluğu tümüyle sabit kalır. Doğruluk ~% 57.5 …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras