Perguntas com a marcação «autoencoder»

Eu não sou especialista em auto-codificadores ou redes neurais, por qualquer meio, então me perdoe se essa é uma pergunta boba. Para fins de redução de dimensão ou visualização de clusters em dados de alta dimensão, podemos usar um autoencoder para criar uma representação bidimensional (com perdas) inspecionando a saída …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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Acabei de ler o artigo de Geoff Hinton sobre a transformação de autoencodificadores Hinton, Krizhevsky e Wang: transformando codificadores automáticos . Em Redes Neurais Artificiais e Machine Learning, 2011. e gostaria muito de brincar com algo assim. Mas, depois de ler, não consegui obter detalhes suficientes do artigo sobre como …

10 neural-network  deep-learning  autoencoder 

Trabalho com a análise de dados de EEG, que eventualmente precisarão ser classificados. No entanto, a obtenção de rótulos para as gravações é um tanto cara, o que me levou a considerar abordagens não supervisionadas, a fim de utilizar melhor nossas quantidades bastante grandes de dados não rotulados. Isso naturalmente …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Suponha que eu tenha um conjunto de sinais no domínio do tempo com absolutamente nenhum rótulo . Eu quero agrupá-los em 2 ou 3 classes. Autoencoders são redes não supervisionadas que aprendem a comprimir as entradas. Portanto, dada uma entrada , ponderações e , desvios e e saída , podemos …

9 neural-network  clustering  time-series  unsupervised-learning  autoencoder 

Suponha que você tenha uma camada de entrada com n neurônios e a primeira camada oculta possua neurônios, normalmente . Então você calcula a acticação do neurônio na camada oculta pormmmm&lt;nm&lt;nm < najaja_jjjj aj=f(∑i=1..nwi,jxi+bj)aj=f(∑i=1..nwi,jxi+bj)a_j = f\left(\sum\limits_{i=1..n} w_{i,j} x_i+b_j\right) , em que é uma função de ativação como ou .ffftanhtanh\tanhsigmoidsigmoid\text{sigmoid} Para …

9 machine-learning  visualization  deep-learning  autoencoder 

Atualmente, estou estudando artigos sobre detecção de outlier usando RNN (Replicator Neural Networks) e me pergunto qual é a diferença específica para Autoencoders? As RNNs parecem ser pisadas por muitos como o santo graal da detecção de outlier / anomalia, no entanto, a idéia parece ser bastante antiga, já que …

8 neural-network  anomaly-detection  autoencoder  outlier 

Digamos que eu treinei uma rede codificador-decodificador em um conjunto de dados de gato usando o erro de reconstrução como função de perda. A rede é totalmente treinada e o decodificador é capaz de reconstruir boas imagens de gatos . Agora, e se eu usar a mesma rede e inserir …

7 neural-network  deep-learning  autoencoder 

Estou usando o autoencoder CNN para criar uma camada de representação de estado que mais tarde serei alimentada no meu Agente de Reforço. Então, eu treinei meu autoencoder CNN e ele está dando boas representações de estado. Mas eu tenho as seguintes perguntas, Minha camada de codificador automático pode ser …

7 deep-learning  autoencoder