Perguntas com a marcação «deep-learning»

Para perguntas relacionadas ao aprendizado profundo, que se refere a um subconjunto de métodos de aprendizado de máquina baseados em redes neurais artificiais (RNAs) com várias camadas ocultas. O adjetivo deep refere-se, assim, ao número de camadas das RNAs. A expressão aprendizado profundo foi aparentemente introduzida (embora não no contexto de aprendizado de máquina ou RNAs) em 1986 por Rina Dechter no artigo "Aprendendo enquanto pesquisava em problemas de restrição-satisfação".

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Um algoritmo de aprendizado profundo para otimizar o resultado
Sou um iniciante no aprendizado profundo, mas acho que encontrei a situação certa no mundo real para começar a usá-lo. O problema é que eu apenas usei esses algoritmos para prever resultados. Para o meu novo projeto, preciso de informações para alimentar uma máquina e otimizar os resultados. Alguém poderia …
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A perda salta abruptamente quando decaimento da taxa de aprendizado com o otimizador Adam no PyTorch
Estou treinando uma auto-encoderrede com Adamotimizador (with amsgrad=True) e MSE losspara a tarefa de separação de fonte de áudio de canal único. Sempre que decai a taxa de aprendizado por um fator, a perda de rede aumenta bruscamente e depois diminui até a próxima queda na taxa de aprendizado. Estou …
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Quais benefícios podem ser obtidos com a aplicação da Rede Neural Convolucional em vez da CNN comum?
Que benefícios podemos obter com a aplicação da Rede Neural Convolucional Graph em vez da CNN comum? Quero dizer, se podemos resolver um problema pela CNN, qual é a razão pela qual devemos converter o Graph Convolutional Neural Network para resolvê-lo? Existem exemplos, ou seja, os trabalhos podem ser exibidos …
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Os algoritmos de aprendizado profundo representam métodos baseados em conjuntos?
Pouco sobre aprendizado profundo (para referência) : O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível nos dados usando um gráfico profundo com várias camadas de processamento, compostas por várias transformações lineares e não lineares. Várias …
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5 anos depois, as redes maxout estão mortas e por quê?
As redes maxout eram uma idéia simples, porém brilhante, de Goodfellow et al. de 2013 até o máximo de mapas de recursos para obter um aproximador universal de ativações convexas. O design foi adaptado para uso em conjunto com o abandono (introduzido recentemente) e resultou, é claro, em resultados de …
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