Perguntas com a marcação «deep-learning»

Estou tentando implementar o classificador de árvore de decisão para classificar meu conjunto de dados. Eu estou usando Python. Agora é fácil implementar no scikit learn, mas como posso implementar isso no tensorflow.

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Existem ferramentas para monitorar o treinamento da rede no PyTorch? Eu estou procurando um equivalente ao tensorboard no tensorflow.

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Estou um pouco confuso sobre o uso adequado da camada de incorporação no Keras para fins de seq2seq (eu gostaria de reconstruir o tutorial de tradução automática do TensorFlow se2seq no Keras). Minhas perguntas são as seguintes: Entendo que as camadas de incorporação transformam valores de palavras em uma frase …

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Primeiro de tudo, temos uma tarefa de classificação. Portanto, usamos a entropia cruzada softmax típica para classificar. A implementação atual da aprendizagem curricular é a seguinte. Primeiro treinamos nossa melhor versão da rede neural Na última época, obtemos todas as entropias cruzadas para todas as instâncias. Portanto, entropias cruzadas menores …

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Keras tem uma maneira de extrair os recursos de um modelo pré-treinado, descrito aqui https://keras.io/applications/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) …

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Meu entendimento é que as GPUs são mais eficientes para executar redes neurais, mas alguém recentemente me sugeriu que as GPUs são necessárias apenas para a fase de treinamento. Depois de treinado, é realmente mais eficiente executá-los em CPUs. Isso é verdade?

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Seria possível para um amador que está interessado em obter alguma experiência "prática" ao projetar e treinar redes neurais profundas, usar um laptop comum para esse fim (sem GPU) ou é impossível obter bons resultados em tempo razoável sem um computador / cluster / GPU poderoso? Para ser mais específico, …

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Tenho imagens de palavras como abaixo: Digamos que é uma 256x64imagem. Meu objetivo é extrair o texto da imagem, 73791096754314441539que é basicamente o que um OCR faz. Estou tentando construir um modelo que possa reconhecer palavras de imagens. Quando estou dizendo palavra, pode ser uma das seguintes: Qualquer palavra do …

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