«neural-networks» etiketlenmiş sorular

Daha iyi (Convnet veya TensorFlow gibi) kütüphanelere bağlı olmayan Python kodunu yazarak kıvrımlı sinir ağlarını daha iyi anlamaya çalışıyorum ve ne zaman çekirdek matris için değerleri seçmek için literatürde sıkışıp kalıyorum görüntü üzerinde evrişim yapmak. Bir CNN katmanları gösteren aşağıdaki resimde özellik haritaları arasındaki adımda uygulama ayrıntılarını anlamaya çalışıyorum . …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Http://keras.io/optimizers/ belgelerine bakarsanız , SGD'de bozulma için bir parametre vardır. Bunun zamanla öğrenme oranını düşürdüğünü biliyorum. Ancak tam olarak nasıl çalıştığını çözemiyorum. lr = lr * (1 - decay) Üstel olduğu gibi öğrenme oranı ile çarpılan bir değer mi? Ayrıca modelimin hangi öğrenme hızını kullandığını nasıl görebilirim? model.optimizer.lr.get_value()Birkaç çağa uyum …

23 neural-networks  python 

Son zamanlarda koşuyor ve tensör akışını öğreniyordum ve nasıl yorumlayacağımı bilmediğim birkaç histogram aldım. Genellikle çubukların yüksekliğini frekans (veya göreceli frekans / sayım) olarak düşünüyorum. Ancak, her zamanki histogramda olduğu gibi çubuklar olmadığı ve her şeyin gölgeli olduğu gerçeği beni şaşırtıyor. Aynı zamanda aynı anda birçok satır / yükseklik var …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Daha yeni istatistikler ve modeller hakkında çalışmaya başladım. Şu an anladığım kadarıyla, bir model için en iyi parametreyi tahmin etmek için MLE kullanıyoruz. Ancak, sinir ağlarının nasıl çalıştığını anlamaya çalıştığımda, bunun yerine parametreleri tahmin etmek için başka bir yaklaşım kullandıkları görülüyor. Neden MLE kullanmıyoruz ya da hiç MLE kullanmak mümkün …

23 maximum-likelihood  neural-networks 

Bu yüzden evrişimsel ağları kullanarak insanların görüntülerini silmeye çalışıyorum. Kağıtları ( Paper1 ve Paper2 ) ve bu stackoverflow bağlantısını okudum , fakat ağların yapısını anladığımdan emin değilim (gazetelerde iyi tanımlanmamış). Sorular: Girişimi, ardından bir ses katmanı, ardından bir conv katmanı, ardından bir havuz katmanı izleyebilirim - sonra - çıktımı vermeden …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

Derin, evrişimli sinir ağları ile görüntü tanıma, görüntü sınıflandırma vb. Konularında birçok ilerlemenin olduğunun farkındayım. Ama PNG görüntüleri üzerinde bir ağ eğitirsem, sadece bu şekilde kodlanmış görüntüler için çalışır mı? Başka hangi görüntü özellikleri bunu etkiler? (alfa kanalı, taramalı, çözünürlük vb.)

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

Burada da benzer bir iş parçacığı var ( Sinir ağının maliyet işlevi dışbükey değil mi? ) Fakat buradaki cevaplardaki noktaları anlayamadım ve bunun tekrar sorulma nedeninin bazı sorunları netleştireceğini umuyorum: I karesi alınmış farkı maliyet fonksiyonunun toplamı kullanıyorum için, sonuçta formun şey optimize am y eğitim aşaması esnasında gerçek etiket …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

Degradelerin ResNet modülleri / atlama bağlantıları kullanarak bir sinir ağı üzerinden nasıl yayıldığını merak ediyorum. ResNet hakkında birkaç soru gördüm (örneğin , atlama katmanı bağlantılarına sahip sinir ağı ) ancak bu, özellikle eğitim sırasında degradelerin geri yayılması hakkında sorular soruyor. Temel mimari burada: Görüntü Tanıma için Kalıntı Ağları Çalışması adlı …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

Tensorflow tarafından yalnızca bir gizli katmana sahip basit bir Sinir Ağı ile oynuyordum ve sonra gizli katman için farklı aktivasyonlar denedim: relu sigmoid Softmax (peki, genellikle softmax son katmanda kullanılır ..) Relu en iyi tren doğruluğunu ve doğrulama doğruluğunu verir. Bunu nasıl açıklayacağımdan emin değilim. Relu’nun gradyan-yok oluşu gibi seyreklik …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

Geri yayılım algoritmasını kullanarak bir sinir ağını eğitirken, ağırlık güncellemelerini belirlemek için degrade iniş yöntemi kullanılır. Benim soru: Daha çok yavaş belirli ağırlığına göre en az noktasını bulmak için dik iniş metodunu kullanarak yerine, neden türevi set değil , ve hatayı en aza indiren ağırlık değerini bulun.wd(Error)dw=0d(Error)dw=0\frac{d(\text{Error})}{dw}=0www Ayrıca, geri yayılımdaki …

22 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

Filtreler için boyutları seçmek, birimleri birleştirmek ve evrişimli katmanların sayısını belirlemek için bazı yöntemsel yöntemleri kapsayan iyi kağıtlar var mı?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Karşılaştığım bir sınıflandırma problemi için sinir ağı ile deneyler yapmak istiyordum. RBM'lerden bahseden gazetelere rastladım. Ama anladığım kadarıyla, çok katmanlı bir sinir ağına sahip olmaktan farklı değiller. Bu doğru mu? Dahası, R ile çalışıyorum ve RBM'ler için hazır paketler göremiyorum. Temelde yığılmış RBM'leri olan ama bunları R'de uygulama çabasına değip …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks 

Sorumu açıklamak için, girişin bir dereceye kadar gürültüye sahip olduğu ancak çıkışın olmadığı bir eğitim setim olduğunu varsayalım; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] Burada çıktı, eğer girişsiz ise …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Eh soru her şeyi söylüyor. "Sinir ağının ön eğitimi" ile ne kastedilmektedir? Birisi basit basit İngilizce olarak açıklayabilir mi? Bununla ilgili herhangi bir kaynak bulamıyorum. Biri beni onlara yönlendirebilirse çok iyi olur.

22 neural-networks  pre-training 

Arka fon: Evet, Sınırlı Boltzmann Makinesi (RBM) bir sinir ağının ağırlığını başlatmak için CAN kullanılabilir. Ayrıca derin inanç ağı oluşturmak için bir "tabaka-katman" şekilde kullanılamaz CAN bir yetiştirmek olduğunu ( üstünde ıncı katmanı , 'inci katmanın ardından tren üstünde inci tabaka -inci tabaka durulama ve tekrar ...)nnn( n - 1 …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm