«neural-network» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki 10 nesneyi tanımak için önceden eğitilmiş bir ağda transfer öğrenimi yaptım. Daha önce eğitmiş olduğum 10 kategoriyi veya önceden eğitilmiş orijinal modeldeki bilgileri kaybetmeden ağın sınıflandırabileceği 11. bir öğeyi nasıl ekleyebilirim? Bir arkadaşım bana bu alanda aktif araştırmaların sürdüğünü söyledi, ancak aranacak herhangi bir makale veya isim bulamadım? …

15 neural-network  deep-learning 

Sinir ağları için aktivasyon fonksiyon tiplerini inceledim. İşlevlerin kendileri oldukça basittir, ancak uygulama farkı tamamen açık değildir. İstenen ikili / sürekli çıkışa bağlı olarak mantıksal ve doğrusal tip fonksiyonları birbirinden ayırmak makul ancak sigmoid fonksiyonun basit doğrusal fonksiyona göre avantajı nedir? ReLU'nun benim için özellikle anlaşılması zordur, örneğin: pozitif girdiler …

15 neural-network  activation-function 

Tekrarlayan Sinir Ağları ile metin oluşturma hakkında okurken, nedenini belirtmeden , kelime kelime ve diğerleri karakter karakter üretmek için bazı örnekler uygulandığını fark ettim . Peki, kelime başına metni temel alan RNN modelleri ile karakter başına metni temel alan modeller arasındaki fark nedir? Kelime tabanlı RNN daha büyük bir boyut …

15 machine-learning  neural-network  nlp  rnn 

Şu anda sinir ağları üzerinde bir sınava hazırlanıyorum. Önceki sınavların çeşitli protokollerinde nöronların aktivasyon fonksiyonlarının (çok katmanlı algılayıcılarda) monotonik olması gerektiğini okudum. Aktivasyon fonksiyonlarının ayırt edilebilir olması, çoğu noktada 0 olmayan bir türeve sahip olması ve doğrusal olmaması gerektiğini anlıyorum. Monotonik olmanın neden önemli / yararlı olduğunu anlamıyorum. Aşağıdaki aktivasyon …

15 machine-learning  neural-network 

Hangi durumlarda LSTM'leri biriktirmenin avantajlı olduğunu merak ediyorum?

15 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

Quora resmi veri kümesinde yinelenen soruları tahmin etmek için bir LSTM modeli oluşturdum. Test etiketleri 0 veya 1'dir. 1 soru çiftinin çift olduğunu gösterir. Kullanarak modeli oluşturduktan sonra model.fit, ben kullanarak modelin test model.predictdeney verileri üzerinde. Çıktı aşağıdaki gibi bir değer dizisidir: [ 0.00514298] [ 0.15161049] [ 0.27588326] [ 0.00236167] …

15 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

Sis koşullarındaki (3 sınıf) görüntüleri sınıflandırmak için evrişimli bir sinir ağı eğitimi alıyorum. Bununla birlikte, yaklaşık 150.000 görüntünün her biri için, görüntülerin sınıflarını tahmin etmede yardımcı olabilecek dört meteorolojik değişkenim var. Meteorolojik değişkenleri (örneğin sıcaklık, rüzgar hızı) mevcut CNN yapısına nasıl ekleyebileceğimi merak ediyordum, böylece sınıflandırmada yardımcı olabilirdi. Zaten aklıma …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Bu soruya küçük bir alt sorum var . Maksimum havuzlama katmanı boyunca geri yayılırken, gradyanın, max olarak seçilen bir önceki katmandaki nöronun tüm gradyanı alacağı şekilde geri yönlendirildiğini anlıyorum. % 100 emin olmadığım bir sonraki katmandaki degrade havuz katmanına nasıl yönlendirilir. İlk soru, aşağıdaki görüntü gibi, tamamen bağlı bir katmana …

14 machine-learning  neural-network  convnet  backpropagation 

Kenarları tanımlamak gibi bir şey yapmak için filtreler uygulama fikri oldukça güzel bir fikirdir. Örneğin, 7 görüntüsünü alabilirsiniz. Bazı filtrelerde, orijinal görüntünün farklı özelliklerini vurgulayan dönüştürülmüş görüntüler elde edebilirsiniz. Orijinal 7: ağ tarafından şu şekilde deneyimlenebilir: Her görüntünün orijinalin farklı bir kenarını nasıl çıkardığına dikkat edin 7. Bu harika, ama …

14 neural-network 

Hem pozitif hem de negatif değerleri içeren bir özellik kümesi üzerinde bir sinir ağı eğitmek için Brain kullanıyorum . Ancak Beyin 0 ile 1 arasında giriş değerleri gerektirir. Verilerimi normalleştirmenin en iyi yolu nedir?

14 machine-learning  neural-network  feature-scaling  normalization  javascript 

Anladığım kadarıyla, Genetik Algoritmalar çok amaçlı optimizasyon için güçlü araçlardır. Ayrıca, Yapay Sinir Ağlarının (özellikle derin olanların) eğitimi zordur ve birçok sorunu vardır (dışbükey olmayan maliyet fonksiyonları - yerel minima, yok olan ve patlayan gradyanlar vb.). Ayrıca kavramsal olarak GA ile bir NN eğitimi almanın mümkün olduğunu düşünüyorum. Merak ediyordum, …

13 neural-network  optimization  genetic-algorithms 

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 

Öyle görünüyor Adaptif Moment Tahmini (Adam) iyileştirici hemen her zaman (daha hızlı ve daha güvenilir bir global minimum ulaşan) sinir ağları eğitimi maliyet fonksiyonunu minimize zaman daha iyi çalışır. Neden her zaman Adem'i kullanmıyorsunuz? Neden RMSProp veya momentum optimize edicileri kullanmaktan rahatsız oluyorsunuz?

13 neural-network  optimization 

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 

Hiçbir şekilde otomatik kodlayıcılarda veya sinir ağlarında uzman değilim, bu yüzden aptalca bir soru ise beni affet. Boyut küçültme veya yüksek boyutlu verilerdeki kümeleri görselleştirme amacıyla, ağ katmanının çıktısını 2 düğümle inceleyerek (kayıplı) 2 boyutlu bir gösterim oluşturmak için bir otomatik kodlayıcı kullanabiliriz. Örneğin, aşağıdaki mimariyle, üçüncü katmanın çıktısını inceleyeceğiz …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder