Perguntas com a marcação «deep-learning»

Ensacamento é a geração de múltiplos preditores que funcionam como um único preditor. A desistência é uma técnica que ensina às redes neurais a média de todas as sub-redes possíveis. Olhando para as competições mais importantes do Kaggle, parece que essas duas técnicas são usadas juntas com muita frequência. Não …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Estou tentando calcular a quantidade de memória necessária para uma GPU treinar meu modelo com base nas notas de Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Minha rede possui 532.752 ativações e 19.072.984 parâmetros (pesos e vieses). Esses são todos os valores flutuantes de 32 bits; portanto, cada um deles ocupa 4 bytes de …

17 deep-learning  tensorflow 

Estou fazendo um projeto sobre o problema de identificação do autor. Eu tinha aplicado a normalização tf-idf para treinar dados e, em seguida, treinei um svm nesses dados. Agora, ao usar o classificador, devo normalizar os dados de teste também. Eu sinto que o objetivo básico da normalização é fazer …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Qual é a diferença entre val_losse lossdurante o treinamento em Keras? Por exemplo Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Em alguns sites, li que na validação o abandono não estava funcionando.

17 machine-learning  deep-learning  keras 

Estou começando a aprender Machine learning no site da Tensorflow. Eu desenvolvi uma compreensão muito rudimentar do fluxo que um programa de aprendizado profundo segue (esse método me faz aprender rápido, em vez de ler livros e grandes artigos). Existem algumas coisas confusas que me deparei, duas delas são: Viés …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Estou brincando um pouco com convnets. Especificamente, estou usando o conjunto de dados kaggle gatos contra cães, que consiste em 25000 imagens rotuladas como gato ou cachorro (12500 cada). Consegui atingir cerca de 85% de precisão de classificação no meu conjunto de testes, no entanto, estabeleci uma meta de atingir …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

No blog Keras sobre convnets de treinamento do zero , o código mostra apenas a rede em execução nos dados de treinamento e validação. E os dados de teste? Os dados de validação são os mesmos que os dados de teste (acho que não). Se havia uma pasta de teste …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Qual é a diferença entre fit()e fit_generator()em Keras? Quando devo usar fit()vs fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

Digamos que tenho uma imagem de cima para baixo de uma seta e quero prever o ângulo que essa seta faz. Isso seria entre e 360 graus, ou entre 0 e 2 π . O problema é que esse alvo é circular, 0 e 360 graus são exatamente os mesmos, …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

Digamos que eu tenha transferido o aprendizado em uma rede pré-treinada para reconhecer 10 objetos. Como adicionar um décimo primeiro item que a rede possa classificar sem perder as 10 categorias que eu já treinei nem as informações do modelo pré-treinado original? Um amigo me disse que uma pesquisa ativa …

15 neural-network  deep-learning 

O Google recentemente incluído no noturno do tensorflow constrói seu modo Eager , uma API imperativa para acessar os recursos de computação do tensorflow. Como o tensorflow se compara ao PyTorch? Alguns aspectos que podem afetar a comparação podem ser: Vantagens e desvantagens do ansioso devido ao seu legado de …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Estou lidando com um problema em que não consegui encontrar conjuntos de dados (imagens) suficientes para alimentar minha rede neural profunda para treinamento. Fiquei muito inspirado no artigo Generative Adversarial Text to Image Synthesis publicado por Scott Reed et al. em redes adversas generativas. Fiquei curioso em saber que posso …

14 deep-learning  gan 

Estou tentando entender este artigo e não tenho certeza do que é a amostragem bi-linear. Alguém pode explicar isso em alto nível? https://arxiv.org/abs/1606.00915

14 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Estou treinando uma rede neural convolucional para classificar imagens em condições de neblina (3 aulas). No entanto, para cada uma das cerca de 150.000 imagens, também tenho quatro variáveis ​​meteorológicas disponíveis que podem ajudar a prever as classes das imagens. Fiquei imaginando como poderia adicionar as variáveis ​​meteorológicas (por exemplo, …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn