Ciência de dados deep-learning

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Por que as comunidades de PNL e Machine Learning estão interessadas em aprendizado profundo?

Espero que você possa me ajudar, pois tenho algumas perguntas sobre este tópico. Sou novo no campo do aprendizado profundo e, embora tenha feito alguns tutoriais, não consigo relacionar ou distinguir conceitos um do outro.

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Qual é a diferença entre a descida de gradiente e a descida de gradiente estocástica?

Qual é a diferença entre a descida de gradiente e a descida de gradiente estocástica? Eu não estou muito familiarizado com isso, você pode descrever a diferença com um pequeno exemplo?

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Por que as redes neurais convolucionais funcionam?

Eu sempre ouvi pessoas dizendo que por que as redes neurais convolucionais ainda são pouco compreendidas. Sabe-se por que as redes neurais convolucionais sempre acabam aprendendo recursos cada vez mais sofisticados à medida que avançamos nas camadas? O que os levou a criar uma pilha de recursos e isso também …

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Noções básicas de aprendizado profundo

Estou procurando um artigo detalhando os princípios básicos do aprendizado profundo. Idealmente, como o curso de Andrew Ng para aprendizado profundo. Você sabe onde eu posso encontrar isso?

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Existem regras para escolher o tamanho de um mini lote?

Ao treinar redes neurais, um hiperparâmetro é do tamanho de um minibatch. As opções comuns são 32, 64 e 128 elementos por mini lote. Existem regras / diretrizes para o tamanho de um mini lote? Alguma publicação que investiga o efeito no treinamento?

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A descida do gradiente sempre converge para o ideal?

Gostaria de saber se existe algum cenário em que a descida do gradiente não converja ao mínimo. Estou ciente de que nem sempre é garantido que a descida do gradiente converja para um ótimo global. Também estou ciente de que ele pode divergir de um ótimo se, digamos, o tamanho …

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Previsão de séries temporais usando LSTMs: importância de tornar estacionárias as séries temporais

Neste link sobre estacionariedade e diferenciação , foi mencionado que modelos como o ARIMA requerem uma série temporal estacionária para previsão, pois suas propriedades estatísticas como média, variação, autocorrelação etc. são constantes ao longo do tempo. Como as RNNs têm uma capacidade melhor de aprender relacionamentos não lineares ( conforme …

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Escolhendo entre TensorFlow ou Theano como back-end para Keras

Keras suporta tanto TensorFlow e Theano como backend: quais são as vantagens / desvantagens de escolher um contra o outro, além do fato de que, atualmente, nem todas as operações são implementadas com o backend TensorFlow?

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Extração de palavras-chave / frase do Texto usando bibliotecas do Deep Learning

Talvez isso seja muito amplo, mas estou procurando referências sobre como usar o aprendizado profundo em uma tarefa de resumo de texto. Eu já implementei a sumarização de texto usando abordagens padrão de frequência de palavras e classificação de frases, mas gostaria de explorar a possibilidade de usar técnicas de …

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Keras vs. tf.keras

Estou um pouco confuso ao escolher entre Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para o meu novo projeto de pesquisa. Há um debate em que Keras não pertence a ninguém, então as pessoas ficam mais felizes em contribuir e será muito mais …

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Como obter precisão, F1, precisão e recall, para um modelo keras?

Quero calcular a precisão, recall e pontuação F1 para o meu modelo binário KerasClassifier, mas não encontro nenhuma solução. Aqui está o meu código real: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

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Por que o ReLU é usado como uma função de ativação?

As funções de ativação são usadas para introduzir não linearidades na saída linear do tipo w * x + bem uma rede neural. O que eu sou capaz de entender intuitivamente para as funções de ativação como sigmoide. Entendo as vantagens do ReLU, que evita neurônios mortos durante a retropropagação. …

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Pesquisa por hiperparâmetro para LSTM-RNN usando Keras (Python)

Do tutorial da Keras RNN: "RNNs são complicadas. A escolha do tamanho do lote é importante, a escolha da perda e do otimizador é crítica, etc. Algumas configurações não convergirão." Portanto, essa é uma pergunta mais geral sobre o ajuste dos hiperparâmetros de um LSTM-RNN no Keras. Gostaria de saber …

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mínimos locais vs pontos de sela na aprendizagem profunda

Ouvi Andrew Ng (em um vídeo que infelizmente não consigo mais encontrar) falar sobre como a compreensão dos mínimos locais em problemas de aprendizagem profunda mudou no sentido de que agora eles são considerados menos problemáticos porque em espaços de alta dimensão (encontrados em aprendizado profundo) é mais provável que …

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Por que ReLU é melhor que as outras funções de ativação

Aqui, a resposta se refere a gradientes de fuga e explosão que têm sigmoidfunções de ativação semelhantes, mas, eu acho, Relutem uma desvantagem e é seu valor esperado. não há limitação para a saída do Relue, portanto, seu valor esperado não é zero. Lembro-me da época anterior à popularidade Reludisso …

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