«deep-learning» etiketlenmiş sorular

Çok katmanlı bir algılayıcıyı eğitirken dönem ve yineleme arasındaki fark nedir ?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

LSTM'leri anlamamı uzlaştırmaya çalışıyorum ve bu yazıda Keras'ta uygulanan Christopher Olah tarafından işaret ettim . Keras öğreticisi için Jason Brownlee tarafından yazılan blogu takip ediyorum . Esas olarak kafam karıştı, Veri serilerinin yeniden şekillendirilmesi [samples, time steps, features]ve, Durum bilgisi olan LSTM'ler Aşağıda yapıştırılan koda referansla yukarıdaki iki soru üzerinde …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

'AYNI' ve 'GEÇERLİ' dolgu arasındaki fark nedir tf.nn.max_poolait tensorflow? Bence 'VALID', maksimum havuz yaptığımızda kenarların dışında sıfır dolgu olmayacağı anlamına geliyor. Derin öğrenme için evrişim aritmetiği rehberine göre , havuz operatöründe dolgu olmayacağını, yani sadece 'VALID' kullanacağını söylüyor tensorflow. Ancak, maksimum havuzun 'AYNI' dolgusu tensorflownedir?

309 python  tensorflow  deep-learning 

Herhangi Keras tabakasının (For Layersınıfı), kutu birisi arasındaki farkı anlamak için nasıl açıklamak input_shape, units, dimvb? Örneğin doc units, bir katmanın çıktı şeklini belirtiyor diyor . Aşağıdaki sinir ağı görüntüsünde hidden layer14 birim vardır. Bu doğrudan nesnenin unitsniteliğine Layermi çevrilir ? Yoksa unitsKeras'ta gizli katmandaki her bir ağırlığın şekli birim …

263 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

Aşağıdaki TensorFlow işlevinde, son katmandaki yapay nöronların aktivasyonunu beslemeliyiz. Anladığım kadarıyla. Ama neden loglar olarak adlandırıldığını anlamıyorum? Bu matematiksel bir işlev değil mi? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

Sinir ağımı Theano veya Tensorflow ile eğittiğimde, dönem başına "kayıp" adı verilen bir değişkeni bildirecekler. Bu değişkeni nasıl yorumlamalıyım? Daha yüksek kayıp daha iyi veya daha kötüdür veya sinir ağımın nihai performansı (doğruluğu) için ne anlama geliyor?

202 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

PyTorch'ta eğitimli bir modeli kurtarmanın alternatif yollarını arıyordum. Şimdiye kadar iki alternatif buldum. torch.save () bir model ve kaydetmek için torch.load () bir model yüklemek için. model.state_dict () eğitimli bir model ve kaydetmek için model.load_state_dict () kaydedilmiş modeli yükleme. Yaklaşım 1 üzerinde yaklaşım 2'nin önerildiği bu tartışmaya rastladım . Benim …

193 python  serialization  deep-learning  pytorch  tensor 

CNN ile bir ikili sınıflandırma modeli eğittim ve işte kodum model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2)) # define …

166 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Metni konuya göre sınıflandırmak için bir CNN eğitmeye çalışıyorum. İkili çapraz entropi kullandığımda ~% 80 doğruluk elde ediyorum, kategorik çapraz entropi ile ~% 50 doğruluk elde ediyorum. Bunun neden olduğunu anlamıyorum. Bu çok sınıflı bir sorun, kategorik çapraz entropi kullanmak zorunda olduğum ve ikili çapraz entropi ile sonuçların anlamsız olduğu …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) Bu işlevin görevini anlayamıyorum. Bir arama tablosu gibi mi? Her bir kimliğe (kimlikleriyle) karşılık gelen parametreleri döndürmek için hangi yöntem kullanılır? Örneğin, skip-grameğer kullanırsak tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs), modelde , her biri train_inputiçin karşılık gelen gömme bulur?

159 python  tensorflow  deep-learning  word-embedding  natural-language-processing 

Sinir ağlarında bazı şeyler okuyorum ve tek katmanlı sinir ağının genel prensibini anlıyorum. Ek katmanlara olan ihtiyacı anlıyorum, ama neden doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları kullanılıyor? Bu soruyu şu soru takip eder: Geri yayılımda kullanılan aktivasyon fonksiyonunun türevi nedir?

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

Evrişimli sinir ağlarında (derin öğrenmede) 1B, 2B ve 3B evrişimler arasındaki farkı örneklerle açık bir şekilde açıklayabilir mi?

127 machine-learning  deep-learning  signal-processing  conv-neural-network  convolution 

PyTorch'taki bir ağda ağırlıkları ve önyargıları (örneğin He veya Xavier başlatmasıyla) nasıl başlatabilirim?

118 python  neural-network  deep-learning  pytorch 

Yöntemin zero_grad()eğitim sırasında çağrılması gerekir. Ancak dokümantasyon pek yardımcı olmuyor | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. Neden bu yöntemi çağırmamız gerekiyor?

115 python  neural-network  deep-learning  pytorch  gradient-descent 

FlattenFonksiyonun Keras'taki rolünü anlamaya çalışıyorum . Aşağıda basit iki katmanlı bir ağ olan kodum var. 2 boyutlu şekil verilerini (3, 2) alır ve 1 boyutlu şekil verilerini (1, 4) çıkarır: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

109 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras