«neural-network» etiketlenmiş sorular

Adlandırılmış bir varlık tanıma sistemi oluşturmak için google’ın word2vec uygulamasını kullanmak istiyorum. Yapısal geri yayılımlı özyinelemeli sinir ağlarının adlandırılmış varlık tanıma görevleri için uygun olduğunu duydum, ancak bu tür bir model için iyi bir uygulama ya da iyi bir eğitim bulamadım. Atipik bir korpusla çalışıyorum, NLTK ve benzeri standart NER …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Umarım bu konuda bazı sorularım olduğu için bana yardımcı olabilirsiniz. Derin öğrenme alanında yeniyim ve bazı dersler verirken kavramları birbirinden ayıramaz veya birbirinden ayıramıyorum.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

Gradient Descent ve Stokastik Gradient Descent arasındaki fark nedir? Bunlara çok aşina değilim, farkı kısa bir örnekle açıklayabilir misiniz?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

İnsanların evrişimsel sinir ağlarının neden hala yeterince anlaşılmadığını söylediğini sık sık duydum. Konvolüsyonel sinir ağlarının neden katmanları yükseltirken gittikçe daha da karmaşıklaşan özellikler öğrenmeye başladığı biliniyor mu? Böyle bir özellik yığını yaratmalarına neden olan şey nedir ve bu, diğer derin sinir ağları türleri için de geçerli olabilir mi?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Pascal VOC skor tabloları için algılama görevi için mAP (ortalama Ortalama Hassasiyet) nasıl hesaplanır? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Söyledi - sayfa 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Ortalama Hassasiyet (AP). VOC2007 zorluğu için, hem sınıflandırma hem de saptamayı değerlendirmek için enterpolasyonlu ortalama hassasiyet (Salton ve Mcgill 1986) kullanıldı. Belirli bir görev ve sınıf için, kesinlik / …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

İkili KerasClassifier modelim için kesinlik, hatırlama ve F1 puanını hesaplamak istiyorum, ancak herhangi bir çözüm bulamıyorum. İşte benim gerçek kod: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Sinir ağlarını eğitirken, bir hiperparametre bir minibatch büyüklüğündedir. Ortak seçenekler mini seri başına 32, 64 ve 128 elementtir. Mini partinin ne kadar büyük olması gerektiğine dair kurallar / yönergeler var mı? Eğitim üzerindeki etkisini araştıran yayınlar var mı?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

34 giriş sütun ve 8 çıkış sütun içeren bir veri kümesi var. Sorunu çözmenin bir yolu, 34 girişi almak ve her bir çıkış sütunu için bireysel regresyon modeli oluşturmaktır. Bu sorunun özellikle Sinir Ağı kullanılarak sadece bir model kullanılarak çözülüp çözülemeyeceğini merak ediyorum. Çok Katmanlı Perceptron kullandım ama bunun doğrusal …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Degrade inişin minimuma yakınlaşmadığı bir senaryo olup olmadığını merak ediyorum. Degrade inişin her zaman küresel bir optimumluğa yaklaşacağı garanti edilmez. Ayrıca, adım boyutu çok büyükse, optimumdan farklı olabileceğinin de farkındayım. Ancak, bana öyle geliyor ki, eğer bir optimumdan ayrılırsa, sonunda başka bir optimum seviyeye gidecektir. Bu nedenle, gradyan inişinin yerel …

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

Aktivasyon fonksiyonları, tipin doğrusal çıktısında doğrusal olmayanları tanıtmak için kullanılır w * x + b bir nöral ağdaki . Hangi sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonları için sezgisel olarak anlayabiliyorum. Backpropagation sırasında ölü nöronlardan kaçınan ReLU'nun avantajlarını anlıyorum. Ancak, çıktı doğrusal ise ReLU'nun aktivasyon fonksiyonu olarak neden kullanıldığını anlayamıyorum? Eğer doğrusallık getirmezse, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Hangisi doğruluk için daha iyidir veya aynı mıdır? Elbette, categorical_crossentropy kullanıyorsanız, bir hot encoding kullanırsınız ve sparse_categorical_crossentropy kullanıyorsanız normal tamsayı olarak kodlarsınız. Ayrıca, biri ne zaman diğerinden daha iyi?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Keras destekler TensorFlow ve Theano arka uç olarak: şu anda tüm işlemler TensorFlow arka ucuyla uygulanmaktadır değil gerçeği yanında, diğeriyle karşılaştırmak birini seçerek artıları / eksileri nelerdir?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Belki de bu çok geniş, ancak bir metin özetleme görevinde derin öğrenmenin nasıl kullanılacağına dair referanslar arıyorum. Standart kelime frekansı yaklaşımlarını ve cümle sıralamasını kullanarak metin özetlemeyi zaten uyguladım, ancak bu görev için derin öğrenme tekniklerini kullanma olasılığını araştırmak istiyorum. Ben de duygu analizi için Convolutional Nöral Ağlar (CNN) kullanarak …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Gizli katmanlardaki kaç düğüme ve nöral ağ mimarisi oluştururken kaç tane gizli katman yerleştireceğimize nasıl karar vermemiz gerektiğini merak ediyordum. Giriş ve çıkış katmanının sahip olduğumuz eğitim setine bağlı olduğunu anlıyorum ama gizli katmana ve genel mimariye nasıl karar veriyoruz?

20 machine-learning  neural-network 

Gönderen Tensorflow kodu: Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Bunun ne anlama geldiğini anlayamıyorum. LSTM hücresinin birimleri nelerdir. Giriş, Çıkış ve giriş kapıları? Bu "Derin LSTM için tekrarlayan projeksiyon katmanındaki birim sayısı" anlamına gelir. O zaman buna neden "LSTM hücresindeki birim sayısı" denir? LSTM …

19 neural-network  tensorflow  rnn