Ciência de dados neural-network

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Como os codificadores automáticos podem ser usados para clustering?

Suponha que eu tenha um conjunto de sinais no domínio do tempo com absolutamente nenhum rótulo . Eu quero agrupá-los em 2 ou 3 classes. Autoencoders são redes não supervisionadas que aprendem a comprimir as entradas. Portanto, dada uma entrada , ponderações e , desvios e e saída , podemos …

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Compreendendo o aprendizado por reforço com rede neural (Q-learning)

Estou tentando entender a aprendizagem por reforço e os processos de decisão de markov (MDP) no caso em que uma rede neural está sendo usada como aproximador de funções. Estou tendo dificuldades com o relacionamento entre o MDP, onde o ambiente é explorado de maneira probabilística, como isso é direcionado …

9 machine-learning neural-network q-learning

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Devo levar elementos aleatórios para a descida do gradiente de mini-lote?

Ao implementar a descida gradiente de minilote para redes neurais, é importante levar elementos aleatórios em cada minilote? Ou é suficiente embaralhar os elementos no início do treinamento uma vez? (Também estou interessado em fontes que definitivamente dizem o que fazem.)

9 machine-learning neural-network

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Noções básicas sobre descida e descida de gradiente

Estou vendo como implementar desistências em redes neurais profundas e achei algo contra-intuitivo. Na fase avançada, oculte as ativações com um tensor aleatório de 1s e 0s para forçar a rede a aprender a média dos pesos. Isso ajuda a rede a generalizar melhor. Mas durante a fase de atualização …

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Perguntas sobre células, unidades e entradas LSTM

Estou tentando aprender como as LSTMredes funcionam e, mesmo que eu entenda o básico, os detalhes da estrutura interna não estão claros para mim. Neste link do blog , encontrei esse esquema de LSTMarquitetura Onde aparentemente, todo círculo deve corresponder a uma LSTMunidade individual como esta Isso está correto? Cada …

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Função de custo para regressão ordinal usando redes neurais

Qual é a melhor função de custo para treinar uma rede neural para executar a regressão ordinal , ou seja, prever um resultado cujo valor existe em uma escala arbitrária, em que apenas a ordem relativa entre valores diferentes é significativa (por exemplo: prever qual o tamanho do produto que …

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compreendendo a normalização de lote

No documento Normalização em lote: acelerando o treinamento em rede profunda por Redução da mudança interna de covariáveis ( aqui ) Antes de explicar o processo de normalização em lote, o artigo tenta explicar os problemas relacionados (não estou entendendo qual é o problema exato abordado aqui) . excerto da …

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R, keras: Como obter a saída de uma camada oculta?

Estou usando o pacote Kerasno R para fazer uma rede neural. Como posso extrair a saída de uma camada oculta? Encontrei um exemplo em python, mas não sei como fazer isso em R.

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Por que o ajuste excessivo não devasta redes neurais para a classificação MNIST?

Eu tenho uma rede neural simples (NN) para a classificação MNIST. Inclui 2 camadas ocultas, cada uma com 500 neurônios. Portanto, as dimensões do NN são: 784-500-500-10. ReLU é usado em todos os neurônios, softmax é usado na saída e entropia cruzada é a função de perda. O que me …

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Machine Learning: escrevendo poemas

Sou estudante de aprendizado de máquina e hoje em dia estava tentando aprender como usar a biblioteca TensorFlow. Passei por vários tutoriais e tentativas e erros com o tensorflow, e pensei que a melhor maneira de aprendê-lo de verdade seria usá-lo em um pequeno projeto meu. Decidi que deveria tentar …

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Perguntas ao avançar da rede neural de baunilha para a rede neural recorrente

Recentemente, aprendi como uma rede neural de baunilha funcionaria, com determinado número de entradas, nós ocultos e o mesmo número de saídas que as entradas. Estive observando várias postagens agora relacionadas à rede neural recorrente e entendo o conceito por trás dela, mas não entendo certas partes da lógica por …

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Por que “profundidade = representação semântica” em redes neurais convolucionais?

Eu estava assistindo alguns vídeos online sobre redes convolucionais, e o palestrante estava discutindo o conceito de passar um filtro sobre uma imagem. Ele disse, e também é mostrado na imagem abaixo, que "Profundidade = representação semântica". Parece bom, mas não sei exatamente o que há de tão especial em …

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O que é uma formulação LSTM-LM?

Estou lendo este artigo "Sequência para aprendizado de sequência com redes neurais" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Em "2. O Modelo", diz: O LSTM calcula essa probabilidade condicional obtendo primeiro a representação dimensional fixa v da sequência de entrada (x1,..., XT) dada pelo último estado oculto do LSTM e depois calculando a probabilidade de …

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Diferença: Rede Neural do replicador vs. Autoencoder

Atualmente, estou estudando artigos sobre detecção de outlier usando RNN (Replicator Neural Networks) e me pergunto qual é a diferença específica para Autoencoders? As RNNs parecem ser pisadas por muitos como o santo graal da detecção de outlier / anomalia, no entanto, a idéia parece ser bastante antiga, já que …

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Usando redes neurais para extrair vários parâmetros de imagens

Quero extrair parâmetros de uma imagem usando uma rede neural. Exemplo: Dada a imagem de uma parede de tijolos, o NN deve extrair a largura e a altura dos tijolos, a cor e a rugosidade. Eu posso gerar imagens para determinados parâmetros para treinar o NN e quero usá-lo para …

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