Perguntas com a marcação «deep-learning»

uma nova área de pesquisa de aprendizado de máquina relacionada às tecnologias usadas para aprender representações hierárquicas de dados, feitas principalmente com redes neurais profundas (ou seja, redes com duas ou mais camadas ocultas), mas também com algum tipo de modelo gráfico probabilístico.

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COMO: Inicialização de peso da rede neural profunda
Dada a tarefa de aprendizado difícil (por exemplo, alta dimensionalidade, complexidade inerente aos dados), as Redes Neurais Profundas se tornam difíceis de treinar. Para facilitar muitos dos problemas, pode-se: Normalizar && escolher dados de qualidade escolha um algoritmo de treinamento diferente (por exemplo, RMSprop em vez de Gradient Descent) escolha …

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Como calcular o termo delta de uma camada convolucional, dados os termos e pesos delta da camada convolucional anterior?
Estou tentando treinar uma rede neural artificial com duas camadas convolucionais (c1, c2) e duas camadas ocultas (c1, c2). Estou usando a abordagem de retropropagação padrão. No retrocesso, calculo o termo de erro de uma camada (delta) com base no erro da camada anterior, nos pesos da camada anterior e …


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Relação entre convolução em matemática e CNN
Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?
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que técnicas de machine / deep learning / nlp são usadas para classificar determinadas palavras como nome, número de celular, endereço, email, estado, município, cidade etc.
Estou tentando gerar um modelo inteligente que pode digitalizar um conjunto de palavras ou seqüências de caracteres e classificá-los como nomes, números de celular, endereços, cidades, estados, países e outras entidades usando aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Eu tinha procurado abordagens, mas infelizmente não encontrei nenhuma abordagem a seguir. …






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