«neural-network» etiketlenmiş sorular

Keras'a yeni başladım ve kütüphanenin gerçekte nasıl çalıştığını anlamak için MNIST örneğiyle başladım. Keras örnek klasöründeki MNIST sorunun kod snippet'i şu şekilde verilir: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, …

10 python  neural-network  deep-learning  keras 

En iyi deney ve örnek yoluyla öğrenirim. Sinir ağlarını öğreniyorum ve (düşündüğüm) oldukça iyi bir sınıflandırma ve regresyon anlayışı ve aynı zamanda denetimli ve denetimsiz öğrenim var, ama anlayamadığım bir şey üzerinde tökezledim; Karmaşık bir oyun oynamak için yapay zeka eğitmek istersem; RTS gibi bir şey düşünüyorum (ör. Age of …

10 machine-learning  neural-network 

Ben bir metin paragrafı verilen onu kategorize ve bağlam tanımlamak mümkün olacak bir sistem tasarlamak için arıyorum: Kullanıcı tarafından oluşturulan metin paragrafları (yorumlar / sorular / cevaplar gibi) ile eğitilir Eğitim setindeki her bir öğe ile etiketlenir. Örneğin ("kategori 1", "metin paragrafı") Yüzlerce kategori olacak Böyle bir sistem kurmak için …

10 neural-network  text-mining  multiclass-classification  word-embeddings 

Geoff Hinton'ın otomatik kodlayıcıları dönüştürme hakkındaki makalesini yeni okudum Hinton, Krizhevsky ve Wang: Dönüştürücü Otomatik kodlayıcılar . Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğreniminde, 2011. ve bunun gibi bir şeyle oynamak istiyor. Ancak bunu okuduktan sonra, gerçekte nasıl uygulayabileceğim konusunda yeterince ayrıntı alamadım. Giriş pikselleri ile kapsüller arasındaki eşlemenin nasıl çalışması …

10 neural-network  deep-learning  autoencoder 

Shakespeare benzeri metinler üreten LSTM modellerinden bazı etkileyici sonuçlar gördüm. R için bir LSTM paketinin olup olmadığını merak ediyordum, bunun için googledim, ancak sadece Python ve Julia için paketler buldum. (belki de bu programların neden R'ye göre daha fazla tercih edildiğini açıklayan bazı performans sorunları vardır) R için bir LSTM …

10 r  neural-network  rnn 

Ticari para birimlerini, tercihen USD / EUR veya USD / GBP'yi otomatikleştirmek için YSA kullanmak istiyorum. Bunun zor olduğunu ve kolay olmayabileceğini biliyorum. Zaten bazı makaleler okudum ve bazı deneyler yaptım ama çok şansım yoktu. Bu işi yapmak için UZMANLAR'dan tavsiye almak istiyorum. İşte şimdiye kadar yaptığım: Temmuz 2013 ayı …

10 neural-network 

Bazı Hollandalı binaların enerji gazı tüketimindeki nöral ağ modeli oluşturarak aykırı değerleri tespit etmeye çalıştım. Çok kötü sonuçlar aldım, ama sebebini bulamıyorum. Ben uzman değilim, bu yüzden size neyi geliştirebileceğimi ve neyi yanlış yaptığımı sormak istiyorum. Bu tam açıklamadır: https://github.com/denadai2/Gas-consumption-outliers . Sinir ağı Geri Yayılan bir FeedFoward Ağıdır. Açıklandığı gibi …

10 neural-network  outlier 

Evrişimli Sinir Ağları hakkında bilgi edindim. KerasÖrneklere bakarken üç farklı evrişim yöntemiyle karşılaştım. Yani, 1D, 2D ve 3D. Bu üç katman arasındaki farklar nelerdir? Kullanım durumları nelerdir? Kullanım durumlarını göstermek için bazı bağlantılar veya referanslar var mı?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

Sinir ağlarında yeni başlayan biriyim ve şu anda word2vec modelini araştırıyorum. Ancak özellik matrisinin tam olarak ne olduğunu anlamak için zor zamanlar geçiriyorum. İlk matrisin belirli bir kelime için bir sıcak kodlama vektörü olduğunu anlayabilirim, ancak ikinci matris ne anlama geliyor? Daha spesifik olarak, bu değerlerin her biri (yani 17, …

10 machine-learning  neural-network  word2vec 

Giriş bölümünde az önce değiştim loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) için loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) ve model kaybının zamanla büyüdüğünü öğrenemiyor. Neden?

10 neural-network  deep-learning  tensorflow 

20000 örnekli bir veri setim var, her biri 12 farklı özelliğe sahip. Her örnek ya 0 ya da 1 kategorisindedir. Sonuçları ve her iki tekniği karşılaştırabilmem için örnekleri bir sinir ağı ve bir karar ormanı eğitmek istiyorum. Tökezlediğim ilk şey verilerin düzgün şekilde normalleştirilmesidir. Bir özellik kapsama alanında[0,106][0,106][0,10^6], başka biri …

10 neural-network  decision-trees  normalization 

Zor öğrenme görevi göz önüne alındığında (örneğin, yüksek boyutsallık, doğal veri karmaşıklığı) Derin Sinir Ağlarının eğitimi zorlaşır. Sorunların çoğunu hafifletmek için: Kalite verilerini normalleştirin ve elden geçirin farklı bir eğitim algoritması seçin (örneğin Gradient Descent yerine RMSprop) daha dik bir gradyan Maliyet fonksiyonu seçin (örn. MSE yerine Çapraz Entropi) Farklı …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

Çıktı katmanındaki aktivasyon fonksiyonu ile en aza indirilecek objektif fonksiyonu eşleştirmek birçok sinir ağı paketinde standart görünmektedir. Örneğin, regresyon için kullanılan doğrusal bir çıktı katmanı için, kare şeklinde bir hata objektif fonksiyonuna sahip olmak standarttır (ve genellikle sadece seçimdir). Bir diğer olağan eşleşme, lojistik çıktı ve log kaybı (veya çapraz …

10 neural-network  gradient-descent 

İki kıvrımlı katman (c1, c2) ve iki gizli katman (c1, c2) ile yapay bir sinir ağı eğitmeye çalışıyorum. Standart backpropagation yaklaşımını kullanıyorum. Geriye doğru geçişte, bir katmanın (delta) hata terimini bir önceki katmanın hatasına, bir önceki katmanın ağırlıklarına ve aktif katmanın geçerli katmanın aktivasyon fonksiyonuna göre gradyanına göre hesaplarım. Daha …

10 machine-learning  data-mining  neural-network  deep-learning 

Ben scipy.optimize.minimize (degrade konjuge) optimizasyon işlevini kullanarak python yapay bir sinir ağı inşa ettik. Degrade denetimi uyguladım, her şeyi iki kez kontrol ettim ve doğru çalıştığından eminim. Birkaç kez çalıştırdım ve 'Optimizasyon başarıyla sonlandırıldı' değerine ulaştı, ancak gizli katmanların sayısını artırdığımda, hipotezin maliyeti başarılı bir şekilde sona erdikten sonra artar …

10 machine-learning  python  neural-network