«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Yoshua Bengio'nun derin öğrenme Kitabı'nı okuyordum ve sayfa 224'te yazıyor: Evrişimli ağlar, katmanlarından en az birinde genel matris çarpımı yerine evrişimi kullanan sinirsel ağlardır. bununla birlikte, "matris çarpımını evrişim ile nasıl değiştireceğimin" matematiksel olarak hassas bir şekilde% 100 emin değildim. Beni gerçekten ilgilendiren, 1D'deki giriş vektörleri için bunu tanımlamaktır ( …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

Önümüzdeki 6 ay boyunca emtia (Petrol, Alüminyum, Kalay, vb.) Fiyatlarını tahmin etmeye çalıştığımız küçük bir proje üzerinde çalışıyorum. Tahmin edeceğim 12 değişkenim var ve Nisan, 2008 - Mayıs 2013 tarihleri ​​arasında verilerim var. Tahmin hakkında nasıl gitmeliyim? Aşağıdakileri yaptım: Timeseries veri kümesi olarak içe aktarılan veriler Tüm değişkenlerin mevsimsellik Trend'e …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Darbeli veya Spiking sinir ağları, biyolojik nöronların membran dinamiklerini daha fazla içerir, burada darbeler bir sonraki katmana bilgi taşır. Nöronların, örneğin bir backpropta olduğu gibi, aynı anda "ateşlemesi" zorunlu değildir. Yine de, bu modelleri makine öğrenimi sorunları için kullanmaya karşı engeller var gibi görünüyor. Biyolojik olarak daha gerçekçi modelleri kullanan …

13 neural-networks 

Gözlem sayısının ve değişken sayısının oranı ne olmalıdır? Sinir ağı modelinde aşırı sığdırmayı nasıl tespit edebilir ve aşırı sığmayı önlemenin yolları nelerdir? Sinir Ağı ile sınıflandırma yapmak istiyorsam, sınıfların eşit sıklıkta olması gerekir mi? Lütfen bana yardım et.

13 neural-networks 

RNN'lerin (ve özellikle LSTM üniteleri ile) nasıl çalıştığı hakkında temel bilgiye sahibim. Değerlerin akışını düzenleyen bir hücre ve birkaç kapı olan bir LSTM biriminin mimarisi hakkında resimsel bir fikrim var. Bununla birlikte, görünüşe göre, LSTM'nin geleneksel bir RNN zaman içinde geri yayılım kullanarak, eğitim sırasında ortaya çıkan "yok olan ve …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

Cousera'nın DeepAI kursuna gidiyorum (Hafta3 video 1 "Sinir Ağlarına Genel Bakış") ve Andrew Ng, bir sinir ağındaki her katmanın nasıl başka bir lojistik regresyon olduğunu açıklıyor, ancak bir şeyi nasıl daha doğru hale getirdiğini açıklamıyor. Peki, 2 katmanlı bir ağda, lojistiği birçok kez hesaplamak onu nasıl daha doğru hale getirir?

13 logistic  neural-networks 

Coursera'nın Makine Öğrenimi kursunda Yapay Sinir Ağları'nı yeni ele aldım ve arkalarında daha fazla teori bilmek istiyorum. Biyolojiyi taklit etme motivasyonunu biraz tatmin edici buluyorum. Yüzeyde, her seviyede ortak değişkenleri doğrusal bir kombinasyonla değiştirdiğimiz görülüyor. Bunu tekrar tekrar yaparak doğrusal olmayan model montajına izin veriyoruz. Bu şu soruyu akla getiriyor: …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Daha önce RBM'lerde sorduğum soruyu takip ediyorum . Onları tanımlayan birçok literatür görüyorum ama hiçbiri gerçekte regresyondan söz etmiyor (etiketli verilerle sınıflandırma bile değil). Yalnızca etiketlenmemiş veriler için kullanıldığını hissediyorum. Regresyonla başa çıkmak için herhangi bir kaynak var mı? Yoksa gizli katmanın üstüne başka bir katman eklemek ve CD algoritmasını …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek ve evin uzunluğunu ve genişliğini iki girdi özelliğine sahip olmak ister. Bazen, alan gibi uzunluk * genişlik olan 'türetilmiş' polinom girdi özellikleri de bulunur. 1) Türetilmiş özellikleri dahil etmenin anlamı nedir? Bir sinir ağı eğitim sırasında uzunluk, genişlik ve fiyat arasındaki bağlantıyı öğrenmemeli midir? Üçüncü …

13 machine-learning  neural-networks 

Bu sorunun cevabı burada zaten var : Geri yayılım algoritması (2 cevap) 4 ay önce kapalı . Geri yayılma algoritması nedir ve nasıl çalışır?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

İşte onu kullanan bir keras kodu örneği: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

13 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

İmzaların tanınması için 1994 yılında Yann LeCun ve meslektaşları tarafından sunulan siyam sinir ağının mimarisini inceliyorum ( “Siyam zaman gecikmesi sinir ağı kullanılarak imza doğrulaması” .pdf , NIPS 1994) Bu mimarinin genel fikrini anladım, ancak bu durumda geri yayılımın nasıl çalıştığını gerçekten anlayamıyorum. Sinir ağının hedef değerlerinin ne olduğunu anlayamıyorum, …

13 neural-networks 

İnsanlar sinir ağları hakkında konuştuğunda, "çekirdek boyutu" derken ne anlama geliyor? Çekirdekler benzerlik işlevleridir, ancak çekirdek boyutu hakkında ne diyor?

13 machine-learning  neural-networks 

Her biri için en uygun ardışık girdi sorunları nelerdir? Girdi boyutsallığı hangisinin daha uygun olduğunu belirler mi? "Daha uzun bellek" gerektiren problemler LSTM RNN için daha uygun mudur? Çok fazla örtüşme var gibi görünüyor; İkisi arasında ne gibi ince farklar olduğunu merak ediyorum.

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Tüm aktivasyon katmanları için ReLU kullandığımızda, derin evrişimli sinir ağları için negatif ağırlıklara (yeterli dönemden sonra) sahip olmak mümkün müdür?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network