«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Tanh aktivasyon fonksiyonu: t a n s ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Burada , sigmoid fonksiyonu, aşağıdaki gibi tanımlanır: .σ ( x ) = E xσ( x )σ(x)\sigma(x) σ( x …

82 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

Son yıllarda, evrişimli sinir ağları (ya da genel olarak derin sinir ağları) , 4 uzayda 7 katmandan ( AlexNet ) 1000 katmana ( Artık Ağlar) kadar uzanan son teknoloji ağlarla daha da derinleşmiştir . yıl. Daha derin bir ağdan gelen performanstaki artışın arkasındaki neden, daha karmaşık, doğrusal olmayan bir fonksiyonun …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Stokastik gradyan inişindeki bir çağ, verilerden tek bir geçiş olarak tanımlanır. Her SGD minibatch için, örnekleri çizilir, gradyan hesaplanır ve parametreler güncellenir. Çağ ayarında, numuneler değiştirilmeden çizilir.kkk Ancak bu gereksiz görünüyor. Neden olarak her SGD minibatch çekemez rastgele her tekrarda tüm veri kümesinden çizer? Çok sayıda dönemin üzerinde, numunelerinin az …

69 neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

Sadece dizi sinirsel ağın başlangıç ağırlıkları seçmek için iyi bir fikirdir ki duymuş , olan Verilen bir nörona giriş sayısı. Kümelerin normalize olduğu varsayılmaktadır - ortalama 0, varyans 1 (bunun önemli olup olmadığını bilmiyorum).(−1d√,1d√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})ddd Bu neden iyi bir fikir?

68 neural-networks  normalization 

Tekrarlayan sinir ağları "normal" olanlardan bir "hafıza" katmanına sahip olmalarından farklıdır. Bu katman nedeniyle, tekrarlayan NN'lerin zaman serisi modellemesinde yararlı olacağı varsayılmaktadır. Ancak, onları nasıl kullanacağımı doğru anladığımdan emin değilim. Diyelim ki (soldan sağa) şu zaman serisine [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]sahibim: hedefim, inoktaları kullanarak i-1ve i-2her …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Bir sinir ağında bırakma katmanlarının nereye yerleştirileceği hakkında genel bir kılavuz var mı?

65 neural-networks  dropout 

Bir dizi nesneyi n sınıflarına ayırmak için sinir ağını eğitiyorum. Her nesne aynı anda birden fazla sınıfa ait olabilir (çoklu sınıf, çoklu etiket). Çok sınıflı problemlerde genellikle mse yerine kayıp fonksiyonu olarak softmax ve kategorik çapraz entropinin kullanılması önerildiğini ve nedenini az çok anladığımı okudum. Çoklu etiket problemim için, her …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

2 yaşından küçük bir çocuk, renk, marka vb. Ne olursa olsun makul bir doğrulukla tanımlayabilmesi için bir otomobilin yaklaşık 5 örneğine ihtiyaç duyar. sadece birkaç tane. Genellikle birbiriyle kafasını karıştırdığından, görünüşe göre sinir ağı yeterince eğitilmemişti, ama yine de. Yapay sinir ağlarının eksik olup, daha hızlı öğrenmelerini engelleyen nedir? Transfer …

64 neural-networks  neuroscience 

İnsanların 'derin bir inanç' ağına atıfta bulundukları zaman bunun temelde bir sinir ağı olduğu ama çok büyük olduğu izlenimini ediniyorum. Bu doğru mu, yoksa derin bir inanç ağı da algoritmanın kendisinin farklı olduğu anlamına mı geliyor (yani, ileriye dönük sinir ağları değil, belki de geri besleme döngüleri olan bir şey)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Birçok makine öğrenme algoritmasının ortalama iptal ve kovaryans eşitleme ile daha iyi çalıştığını görüyorum. Örneğin, Sinir Ağları daha hızlı birleşme eğilimi gösterir ve K-Means genellikle önceden işlenmiş özelliklerle daha iyi kümeleme sağlar. Bu ön işleme adımlarının ardındaki sezginin performansın yükselmesine neden olduğunu görmüyorum. Biri bunu bana açıklayabilir mi?

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

İleri beslemeli ve tekrarlayan sinir ağları arasındaki fark nedir ? Neden birini diğerine aldın? Başka ağ topolojileri var mı?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

Burada ve burada bu konuda iki soru buldum ama henüz net bir cevap veya açıklama yok. Aynı problemi Convolution Sinir Ağımdaki eğitim hatasından daha az olduğu durumlarda da aynı sorunu uyguluyorum. Bu ne anlama geliyor?

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

Hem PCA hem de otomatik kod çözücü, azaltma azaltması yapabilir, bu nedenle aralarındaki fark nedir? Hangi durumda üst üste kullanmalıyım?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

Derin sinir ağları için iyi bir R kütüphanesi olup olmadığını merak ediyor muydum? Orada olduğunu biliyorum nnet, neuralnetve RSNNS, ancak bunların hiçbiri derin öğrenme yöntemlerini uygulamak gibi görünüyor. Özellikle denetlenmeyen öğrenmeden sonra denetlenen öğrenmeden ve eş-uyum sağlamak için bırakma kullanmaktan özellikle ilgileniyorum . / edit: Birkaç yıl sonra, h20 derin …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Birisi, bir küresel maksimum havuzlama katmanının ne olduğunu ve neden sinir ağını eğitmek için neden ve ne zaman kullandığımızı açıklayabilir mi? Sıradan havuzlama katmanına göre herhangi bir avantajları var mı?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling