Ciência de dados deep-learning

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O que significa o Logits no aprendizado de máquina?

"Um erro comum que eu cometeria é adicionar uma não linearidade à minha saída de logits." O que o termo "logit" significa aqui ou o que representa?

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O que é uma codificação quente no fluxo tensor?

Atualmente, estou fazendo um curso no tensorflow no qual eles usaram tf.one_hot (índices, profundidade). Agora não entendo como esses índices mudam para essa sequência binária. Alguém por favor pode me explicar o processo exato ???

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Melhores idiomas para computação científica [fechado]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

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Parada antecipada em perda de validação ou precisão?

Atualmente, estou treinando uma rede neural e não consigo decidir qual usar para implementar meus critérios de Parada Antecipada: perda de validação ou métricas como precisão / f1score / auc / o que for calculado no conjunto de validação. Em minha pesquisa, encontrei artigos defendendo ambos os pontos de vista. …

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Usando RNN (LSTM) para sistema de reconhecimento de gestos

Estou tentando criar um sistema de reconhecimento de gestos para classificar gestos ASL (American Sign Language) , então minha entrada deve ser uma sequência de quadros de uma câmera ou de um arquivo de vídeo, em seguida, ele detecta a sequência e a mapeia para a correspondência aula (dormir, ajudar, …

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Segmentação de imagem não supervisionada

Estou tentando implementar um algoritmo em que, dada uma imagem com vários objetos em uma tabela plana, é desejada a saída de máscaras de segmentação para cada objeto. Ao contrário das CNN, o objetivo aqui é detectar objetos em um ambiente desconhecido. Quais são as melhores abordagens para esse problema? …

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Keras LSTM com séries temporais 1D

Estou aprendendo a usar o Keras e tive um sucesso razoável com meu conjunto de dados rotulado usando os exemplos do Deep Learning for Python da Chollet . O conjunto de dados é de ~ 1000 séries temporais com comprimento 3125 e 3 classes potenciais. Gostaria de ir além das …

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O que é o "novo algoritmo de aprendizado por reforço" no AlphaGo Zero?

Por alguma razão, o AlphaGo Zero não está recebendo tanta publicidade quanto o AlphaGo original, apesar de seus resultados incríveis. Começando do zero, ele já venceu o AlphaGo Master e passou por vários outros benchmarks. Ainda mais incrivelmente, isso é feito em 40 dias. O Google o nomeia como "indiscutivelmente …

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Remodelagem de dados para aprendizado profundo usando Keras

Sou iniciante no Keras e comecei com o exemplo do MNIST para entender como a biblioteca realmente funciona. O trecho de código do problema MNIST na pasta de exemplo Keras é fornecido como: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from …

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Transformando AutoEncoders

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 …

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Quais são as diferenças entre Convolutional1D, Convolutional2D e Convolutional3D?

Eu tenho aprendido sobre redes neurais convolucionais. Ao examinar Kerasexemplos, deparei-me com três métodos diferentes de convolução. Ou seja, 1D, 2D e 3D. Quais são as diferenças entre essas três camadas? Quais são os casos de uso deles? Existem alguns links ou referências para mostrar seus casos de uso?

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Classifique números usando apenas 2 camadas ocultas

Estou lendo o artigo de base Sequence to Sequence Learning with Neural Networks de Ilya Sutskever e Quoc Le. Na primeira página, menciona brevemente que: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 hidden layers of quadratic size Alguém …

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Por que acelera a descida do gradiente se a função é suave?

Agora, li um livro intitulado "Aprendizado de máquina prático com o Scikit-Learn e TensorFlow" e, no capítulo 11, ele tem a seguinte descrição sobre a explicação de ELU (Exponential ReLU). Terceiro, a função é suave em todos os lugares, incluindo z = 0, o que ajuda a acelerar a descida …

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Por que o TensorFlow não se encaixa no modelo linear simples se estou minimizando o erro médio absoluto em vez do erro médio quadrático?

Na introdução , acabei de mudar loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) para loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) e o modelo é incapaz de aprender a perda se tornou maior com o tempo. Por quê?

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Relu tem 0 gradiente por definição, então por que o gradiente desaparecer não é um problema para x <0?

Por definição, Relu é max(0,f(x)). Em seguida, a sua inclinação é definida como: 1 if x > 0 and 0 if x < 0. Isso não significa que o gradiente é sempre 0 (desaparece) quando x <0? Então, por que dizemos que Relu não sofre com o problema de desaparecimento …

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