«neural-network» etiketlenmiş sorular

Karar Ağaçlarında, ağaç yapısının çıktısını anlayabiliriz ve Karar Ağacının nasıl karar verdiğini görselleştirebiliriz. Dolayısıyla karar ağaçlarının açıklanabilirliği vardır (çıktıları kolayca açıklanabilir.) Sinir Ağlarında Karar Ağaçları gibi açıklanabilirlik var mı?

13 neural-network 

Çekirdek başlatma hakkında birkaç makale okudum ve birçok makale çekirdeğin L2 düzenini kullandıklarını belirtiyor (genellikle ).λ = 0.0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 Herhangi biri, önyargıyı sabit sıfır ile başlatmaktan ve normalleştirmekten farklı bir şey yapıyor mu? Çekirdek başlatma kağıtları Mishkin ve Matas: Tek ihtiyacınız olan iyi bir başlangıç Xavier Glorot ve Yoshua …

13 neural-network 

Unut katmanında bir RNN her değişkenlerin boyutlarını anlamaya çalışıyorum, ancak doğru yolda olup olmadığından emin değilim. Bir sonraki resim ve denklem Colah'ın "LSTM Ağlarını Anlamak" adlı blog yazısıdır : nerede: , m ∗ 1 vektörboyutunun girilmesidirxtxtx_tm ∗ 1m∗1m*1 n ∗ 1 vektörboyutunun gizli durumudurht - 1ht−1h_{t-1}n ∗ 1n∗1n*1 bir birleştirme …

13 neural-network  rnn 

Bu kütüphaneyi temel sinir ağı yapımı ve analizi için kullanıyorum. Bununla birlikte, çok katmanlı sinir ağları vb. Bu yüzden, Julia'da gelişmiş sinir ağları ve Derin Öğrenme yapmak için güzel kütüphaneler bilmek istiyorum.

13 machine-learning  neural-network  julia 

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 paketi hakkındaki bilgilerimi genişletiyorum ve mevcut bazı modellerle çalışıyorum. Çözmeye çalıştığım ve farklı modeller uyguladığım bir NLP ikili sınıflandırma sorunum var. Bazı sonuçlarla çalıştıktan ve LSTM hakkında daha fazla okuduktan sonra, bu yaklaşım denediğim her şeyden (birden çok veri kümesinde) çok daha üstün görünüyor. "Ne zaman neden / kendi …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

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 

Ünlü Tensorflow Fizz Buzz şakası ve XOr probleminin ruhuna göre, y= x2y=x2y = x^2 işlevini uygulayan bir sinir ağı tasarlamak mümkün mü? Bir sayının bazı temsili verildiğinde (örn. İkili biçimde bir vektör olarak, bu sayı 5olarak temsil edilir [1,0,1,0,0,0,0,...]), sinir ağı bu durumda karesini - 25 döndürmeyi öğrenmelidir. Ben uygulamak …

12 machine-learning  neural-network 

Bir sinir ağı mimarisinin çoğunlukla problemin kendisine ve girdi / çıktı türlerine dayandığını biliyorum, ama yine de - bir tane inşa etmeye başlarken her zaman "kare bir" var. Benim sorum - MxN'nin girdi veri kümesi (M kayıt sayısı, N özellik sayısıdır) ve C olası çıktı sınıfları verildiğinde - kaç katman …

12 neural-network 

Umarım aşağıdaki alıntılar sorumun ne olacağına dair bir fikir verecektir. Bunlar http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html adresinden Daha sonra öğrenme yavaş yavaş yavaşlar. Son olarak, 280 dönemi civarında, sınıflandırma doğruluğu gelişmeyi hemen hemen durdurur. Daha sonraki dönemler sadece çağ 280'deki doğruluk değerine yakın küçük stokastik dalgalanmalar görürler. Bunu, eğitim verileriyle ilişkili maliyetin sorunsuz bir …

12 neural-network  overfitting 

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 

Bir yıl boyunca düzensiz aralıklarla örneklenmiş sürekli bir değişkenim var. Bazı günler saatte birden fazla gözlem yaparken, diğer dönemlerde günlerce hiçbir şey yoktur. Bu, zaman serilerindeki kalıpları tespit etmeyi özellikle zorlaştırır, çünkü bazı aylar (örneğin Ekim) yüksek oranda örneklenirken diğerleri değildir. Benim sorum şu zaman serisini modellemek için en iyi …

12 neural-network  time-series  regression 

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 

Şu anda tf.one_hot (indeksler, derinlik) kullandıkları tensorflow'da bir ders yapıyorum. Şimdi bu indekslerin bu ikili diziye nasıl değiştiğini anlamıyorum. Birisi bana tam süreci açıklayabilir mi ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow