«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Yığın normalizasyon kağıdını okuyordum [1] ve bir örneklemin geçtiği bir bölüm vardı, normalleşmenin neden dikkatli yapılması gerektiğini göstermeye çalışıyordu. Dürüst olmak gerekirse, örneğin nasıl çalıştığını anlayamıyorum ve kağıtlarını olabildiğince iyi anlamak çok merak ediyorum. Önce burada alıntı yapmama izin verin: Örneğin, öğrenilen yanlılığı b ekleyen ve eğitim verileri üzerinden hesaplanan …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Son zamanlarda, Artık Sinir ortaya çıktığını gördük, burada, her kat, bir hesaplama modülü ve katmanın girişini koruyan katmanın çıktısı gibi bir kısayol bağlantısından oluşur : cicic_iyi+1=ci+yiyi+1=ci+yi y_{i+1} = c_i + y_i Ağ, kalan özelliklerin izin verir ve kaybolan gradyan sorununa karşı daha sağlam olmasının yanı sıra son teknoloji performansa ulaşarak …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

İleri beslemeli NN kullanıyorum. Kavramı anlıyorum, ama sorum ağırlıklar hakkında. Onları nasıl yorumlayabilirsiniz, yani neyi temsil ederler ya da nasıl karşılanamazlar (kuşatma sadece fonksiyon katsayıları)? "Ağırlık alanı" adı verilen bir şey buldum, ama bunun ne anlama geldiğinden emin değilim.

11 neural-networks  weights 

Sinir Ağları kullanarak Q-Öğrenme ile ilgili Sorular bölümünde olduğu gibi Q-öğrenimindeki Q değerini yaklaşık olarak belirlemek için bir Sinir Ağı kullanmaya çalışıyorum . İlk cevapta önerildiği gibi, çıktı katmanı için doğrusal bir etkinleştirme işlevi kullanıyorum, yine de gizli katmanlarda sigmoid etkinleştirme işlevini kullanıyorum (2, ancak bunu daha sonra değiştirebilirim). Ayrıca …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

Word2Vec algoritmasının atlama gram modelini anlamada sorunlar yaşıyorum. Sürekli kelime torbasında, bağlam kelimelerinin Sinir Ağı'na nasıl "sığabileceğini" görmek kolaydır, çünkü tek bir sıcak kodlama gösterimlerinin her birini W giriş matrisi ile çarptıktan sonra temel olarak ortalamalandırırsınız. Bununla birlikte, atlama-gram söz konusu olduğunda, giriş kelimesi vektörünü yalnızca bir sıcak kodlamayı giriş …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

Bir sayı vektörü girdi olarak alan ve çıktı olarak bir sınıf etiketi veren bir sınıflandırıcı öğrenmek istediğimizi varsayalım. Egzersiz verilerim çok sayıda girdi-çıktı çiftinden oluşuyor. Ancak, bazı yeni veriler üzerinde test yapmaya geldiğimde, bu veriler genellikle sadece kısmen tamamlanır. Örneğin, giriş vektörü 100 uzunluğundaysa, elemanların sadece 30'una değerler verilebilir ve …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Tahmin için R'nin neuralnetpaketini ( burada dokümantasyon ) kullanmaya çalışıyorum . İşte yapmaya çalıştığım şey: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

11 r  neural-networks  prediction  error 

Bunun bu site için uygun olup olmadığından emin değilim, ancak bilgisayar bilimlerinde (uygulamalı matematikte BS) MSE'ye başlıyorum ve makine öğreniminde güçlü bir arka plan elde etmek istiyorum (büyük olasılıkla bir doktora yapacağım). Alt çıkarlarımdan biri sinir ağları. YSA'lar için iyi bir matematiksel altyapı nedir? Makine öğreniminin diğer alanlarında olduğu gibi, …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

Bazı koşullarda ANN'lerin daha iyi performans göstermesinin mümkün olup olmadığını merak ediyordum, örneğin bazı bağlantıları budanırsanız: A ve B'nin gizli katmanları arasına birkaç "iletişim" bağlantısı ekleyerek iki çok katmanlı ANN'nin A ve B'yi paralel (aynı giriş ve çıkış düğümleri) alarak bir YSA oluşturmak? Daha iyi genelleme sonuçları elde edilebilir mi? …

11 classification  neural-networks 

Derin öğrenmeye başlıyorum ve cevabını bulamadığım bir sorum var, belki de doğru aramadım. Bu cevabı gördüm , ancak kilo kaybı kaybının ne olduğu ve kayıp fonksiyonuyla nasıl ilişkili olduğu hala net değil.

11 neural-networks  conv-neural-network 

Ben aslında bir fizik dersinde Boltzmann makineleri ile bazı programlamalar yaparken, teorik karakterizasyonlarına aşina değilim. Buna karşılık, grafik modeller teorisi hakkında (Lauritzen'in Grafik Modeller kitabının ilk birkaç bölümü hakkında) mütevazı bir miktar biliyorum . Soru: Grafik modeller ile Boltzmann makinesi arasında anlamlı bir ilişki var mı? Boltzmann makinesi bir tür …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

Geri yayılımı kullanarak sınıflandırma için derin bir sinir ağını eğitmeye çalışıyorum. Özellikle, görüntü sınıflandırması için, Tensor Flow kütüphanesini kullanarak evrişimli bir sinir ağı kullanıyorum. Eğitim sırasında garip bir davranış yaşıyorum ve bunun tipik olup olmadığını ya da yanlış bir şey yapıp yapmadığımı merak ediyorum. Böylece, evrişimli sinir ağımın 8 katmanı …

11 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Tekrarlayan Sinir Ağının (RNN) arkasındaki fikir benim için açık. Bunu şu şekilde anlıyorum: Bir dizi gözlemimiz var ( ) (veya başka bir deyişle, çok değişkenli zaman serileri). Her bir tek gözlem bir olan boyutlu sayısal vektör. RNN-modeli içinde, bir sonraki gözlemin bir önceki gözlemin bir işlevi olduğunu ve gizli durumların …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

Yapay sinir ağındaki AIC değerini hesaplamak için parametre sayısını nasıl hesaplayabilirim?

11 neural-networks  aic 

Bu eğitimde bulunan çapraz entropi maliyet fonksiyonuna bakıyorum : C= - 1nΣx[ ylna + ( 1 - y) ln( 1 - a ) ]C=−1n∑x[yln⁡a+(1−y)ln⁡(1−a)]C = -\frac{1}{n} \sum_x [y \ln a+(1−y)\ln(1−a)] Tam olarak neyi özetliyoruz? Bitti, tabii ki xxx , ama yyy ve biraa değişmez xxx . Her xxx 's bir …

11 neural-networks  error-propagation