Ciência de dados deep-learning

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Como você pode programar na biblioteca keras (ou tensorflow) para particionar o treinamento em várias GPUs? Digamos que você esteja em uma instância do Amazon ec2 com 8 GPUs e que gostaria de usá-los para treinar mais rapidamente, mas seu código é apenas para uma única CPU ou GPU.

33 python deep-learning tensorflow keras gpu

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Explicação intuitiva da perda de estimativa de contraste de ruído (NCE)?

Eu li sobre o NCE (uma forma de amostragem de candidatos) dessas duas fontes: Gravação de Tensorflow Papel original Alguém pode me ajudar com o seguinte: Uma explicação simples de como o NCE funciona (achei difícil analisar e entender o que foi dito acima, então seria ótimo algo intuitivo que …

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Artigo: Qual é a diferença entre Normalização de Camada, Normalização de Lote Recorrente (2016) e RNN Normalizada de Lote (2015)?

Então, recentemente, há um artigo sobre Normalização de Camadas . Há também uma implementação no Keras. Mas lembro-me de que existem artigos intitulados Normalização de Lote Recorrente (Cooijmans, 2016) e Redes Neurais Recorrentes Normalizadas em Lote (Laurent, 2015). Qual é a diferença entre esses três? Existe esta seção de trabalho …

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Deep Learning vs aumento de gradiente: quando usar o quê?

Eu tenho um problema de grande volume de dados com um grande conjunto de dados (por exemplo, 50 milhões de linhas e 200 colunas). O conjunto de dados consiste em cerca de 100 colunas numéricas e 100 colunas categóricas e uma coluna de resposta que representa um problema de classe …

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No classificador softmax, por que usar a função exp para fazer a normalização?

Por que usar o softmax em oposição à normalização padrão? Na área de comentários da resposta principal desta pergunta, @Kilian Batzner levantou duas perguntas que também me confundem bastante. Parece que ninguém dá uma explicação, exceto os benefícios numéricos. Eu recebo os motivos para usar a Perda entre entropia, mas …

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Por que os dados devem ser embaralhados para tarefas de aprendizado de máquina

Nas tarefas de aprendizado de máquina, é comum embaralhar e normalizar dados. O objetivo da normalização é claro (por ter o mesmo intervalo de valores de recursos). Mas, depois de muito esforço, não encontrei nenhuma razão valiosa para embaralhar dados. Eu li este post aqui discutindo quando precisamos embaralhar dados, …

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Por que o xgboost é muito mais rápido que o sklearn GradientBoostingClassifier?

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em tentar cultivar 500 …

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O que é a verdade do solo

No contexto do Machine Learning , vi o termo Ground Truth usado muito. Pesquisei bastante e encontrei a seguinte definição na Wikipedia : No aprendizado de máquina, o termo "verdade fundamental" refere-se à precisão da classificação do conjunto de treinamento para técnicas de aprendizado supervisionado. Isso é usado em modelos …

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Escolhendo entre CPU e GPU para treinar uma rede neural

Vi discussões sobre a sobrecarga de uma GPU e, para redes 'pequenas', pode ser mais rápido treinar em uma CPU (ou rede de CPUs) do que em uma GPU. O que se entende por 'pequeno'? Por exemplo, um MLP de camada única com 100 unidades ocultas seria 'pequeno'? Nossa definição …

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Existem serviços de nuvem gratuitos para treinar modelos de aprendizado de máquina?

Quero treinar um modelo profundo com uma grande quantidade de dados de treinamento, mas minha área de trabalho não tem esse poder para treinar um modelo tão profundo com esses dados abundantes. Gostaria de saber se existem serviços de nuvem gratuitos que podem ser usados para o treinamento de modelos …

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PyTorch vs. Tensorflow Fold

Tanto o PyTorch quanto o Tensorflow Fold são estruturas de aprendizado profundo destinadas a lidar com situações em que os dados de entrada têm comprimento ou dimensões não uniformes (ou seja, situações em que gráficos dinâmicos são úteis ou necessários). Gostaria de saber como eles se comparam, no sentido de …

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Como o Keras calcula a precisão?

Como o Keras calcula a precisão a partir das probabilidades classwise? Digamos, por exemplo, temos 100 amostras no conjunto de teste que podem pertencer a uma das duas classes. Também temos uma lista das probabilidades de classe. Qual limite o Keras usa para atribuir uma amostra a uma das duas …

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O aprendizado de máquina pode aprender uma função como encontrar o máximo de uma lista?

Eu tenho uma entrada que é uma lista e a saída é o máximo dos elementos da lista de entrada. O aprendizado de máquina pode aprender uma função que sempre seleciona o máximo de elementos de entrada presentes na entrada? Isso pode parecer uma pergunta bastante básica, mas pode me …

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Mesclando dois modelos diferentes no Keras

Estou tentando mesclar dois modelos Keras em um único modelo e não consigo fazer isso. Por exemplo, na Figura em anexo, gostaria de buscar a camada intermediária da dimensão 8 e usá-la como entrada para a camada (da dimensão 8 novamente) no Modelo e depois combinar o Modelo A e …

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Como definir o número de neurônios e camadas em redes neurais

Sou iniciante em redes neurais e tive problemas para entender dois conceitos: Como se decide o número de camadas intermediárias que uma determinada rede neural possui? 1 vs. 10 ou o que quer. Como se decide o número de neurônios em cada camada do meio? É recomendável ter um número …

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