«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Derin öğrenme ile ilgili bu öğreticiye göre , ağırlık azalması (normalleştirme) genellikle önyargı terimlerine uygulanmaz. Neden? Arkasındaki önem (sezgi) nedir?

15 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

FaceNet belgesini okuyordum ve giriş bölümünün 3. paragrafında şöyle diyor: Derin ağlara dayanan önceki yüz tanıma yaklaşımları, bilinen bir dizi yüz kimliği üzerinde eğitilmiş bir sınıflandırma katmanı kullanır ve daha sonra, eğitimde kullanılan kimlikler kümesinin ötesinde tanınmayı genelleştirmek için kullanılan bir temsil olarak bir ara darboğaz katmanını alır. Bir ara …

15 neural-networks  image-processing 

Evrişimli sinir ağlarında (CNN), her adımdaki ağırlık matrisi, evrişime devam etmeden önce çekirdek matrisini elde etmek için satırlarını ve sütunlarını döndürür. Bu Hugo Larochelle tarafından video dizisiyle açıklanmıştır burada : Gizli haritaların hesaplanması, bir çekirdek matrisi [...] kullanarak önceki katmandaki bir kanalla ayrı bir kıvrım yapmaya karşılık gelir ve bu …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Tekrarlayan bir sinir ağında, genellikle birkaç zaman adımında ilerler, ağı "açar" ve daha sonra girdi dizisi boyunca geri yayılırsınız. Neden sadece sekanstaki her bir adımdan sonra ağırlıkları güncellemiyorsunuz? (1 kısaltma uzunluğunun kullanılmasına eşdeğerdir, bu yüzden açılacak bir şey yoktur) Bu, yok olan degrade sorununu tamamen ortadan kaldırır, algoritmayı büyük ölçüde …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

Bu sorunun yapısı şöyledir: ilk olarak, topluluk öğrenme kavramını sağlarım , ayrıca örüntü tanıma görevlerinin bir listesini veririm, daha sonra topluluk öğrenme algoritmalarına örnekler veririm ve son olarak sorumu tanıtırım. Tüm ek bilgilere ihtiyaç duymayanlar sadece başlıklara bakabilir ve doğrudan soruma gidebilirler. Topluluk öğrenimi nedir? Wikipedia makalesine göre : İstatistik …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Derin inanç veya evrişimli sinir ağları kullanarak bulduğum tüm örnekler, bunları görüntü sınıflandırma, chatacter algılama veya konuşma tanıma için kullanır. Derin sinir ağları, özelliklerin yapılandırılmadığı (örneğin, bir sıra veya tablo halinde düzenlenmemiş) klasik regresyon görevleri için de yararlı mıdır? Evetse, bir örnek verebilir misiniz?

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Diyelim ki 2 katmanlı yığın otomatik kodlayıcı ve 2 katmanlı sinir ağı oluşturmak için bir algoritma yazıyorum. Aynı şeyler mi yoksa fark mı? Anladığım kadarıyla, bir yığın otomatik kodlayıcı oluşturduğumda, katman katman oluşturacağım. Sinir ağı için, ağdaki tüm parametreleri başlatırım ve daha sonra her veri noktası için, ağdan geçiririm ve …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Q-Learning'i aşağıda açıklandığı gibi uyguladım, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Yakl. S (S, A) Aşağıdaki gibi bir sinir ağı yapısı kullanıyorum, Aktivasyon sigmoid Girişler, giriş sayısı + Eylem nöronları için 1 (Tüm Girişler Ölçeklendirilmiş 0-1) Çıkışlar, tek çıkış. Q-Değer N M Gizli Katman sayısı. Keşif yöntemi rastgele 0 <rand () <propExplore Aşağıdaki formülü kullanarak …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

Başka bir yerde bir NN gizli katman aktivasyon fonksiyonu seçim kişinin ihtiyacına dayanmalıdır , yani -1 ila 1 aralığındaki değerlere ihtiyacınız varsa tanh kullanın ve 0 ila 1 aralığı için sigmoid kullanın okudum. Sorum şu ki, kişinin neye ihtiyacı olduğunu nasıl bilebilir ? Giriş katmanının aralığına mı dayanıyor, örneğin, giriş …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Kınamak için emlak fiyatları (kişisel proje) tahmin etmek için bir YSA oluşturmak için R nnet paketini kullanıyorum. Ben bu konuda yeniyim ve matematik geçmişim yok, bu yüzden lütfen bana çıplak. Hem ikili hem de sürekli girdi değişkenleri var. Örneğin, başlangıçta evet / hayır olan bazı ikili değişkenler, sinir ağı için …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Boltzmann makinelerinin nasıl çalıştığını anlamaya çalışıyorum, ancak ağırlıkların nasıl öğrenildiğinden emin değilim ve net bir açıklama bulamadım. Aşağıdakiler doğru mu? (Ayrıca, iyi Boltzmann makine açıklamalarına işaret etmek de harika olurdu.) Bir dizi görünür birim (örn., Görüntüdeki siyah / beyaz piksele karşılık gelen) ve bir dizi gizli birimimiz var. Ağırlıklar bir …

14 neural-networks 

Optimal bir lambda aramak için glmnetiçeride caretkullanma cv.glmnetve aynı görevi yapmak için kullanma karşılaştırmasında çok fazla karışıklık var gibi görünüyor . Birçok soru yöneltildi, örneğin: Sınıflandırma modeli train.glmnet mi cv.glmnet mi? Glmnet'i caret ile kullanmanın doğru yolu nedir? "Caret" kullanarak çapraz onaylama "glmnet" ancak sorunun tekrarlanabilirliğinden kaynaklanabilecek hiçbir cevap verilmemiştir. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Google, Wikipedia, Google araştırmacısı ve daha fazlasını aradım, ancak Otomatik Kodlayıcıların kökenini bulamadım. Belki de yavaş yavaş gelişen bu kavramlardan biridir ve net bir başlangıç ​​noktasını izlemek imkansızdır, ancak yine de gelişimlerinin ana adımlarının bir tür özetini bulmak istiyorum. Autoencoders hakkında bölüm Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron COURVILLE Dibi …

14 neural-networks  autoencoders  history 

Soru: Bir NN'yi yalnızca sayıların kendileri olarak girerek tek ve çift sayıları ayırt etmek üzere eğitmek mümkün müdür? Aşağıdaki veri kümesi var: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 İki giriş nöronu (biri değişken sayı, diğeri önyargı …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

MNIST basamak tanıma görevinin "permütasyon değişmez" terimini gördüm. Bu ne demek?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition