Ciência de dados neural-network

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Word2Vec para reconhecimento de entidade nomeada

Estou procurando usar a implementação word2vec do google para criar um sistema de reconhecimento de entidade nomeado. Ouvi dizer que as redes neurais recursivas com propagação reversa através da estrutura são adequadas para tarefas de reconhecimento de entidades nomeadas, mas não consegui encontrar uma implementação decente ou um tutorial decente …

25 machine-learning python neural-network nlp

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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.

24 machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning

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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?

24 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent

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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 …

22 machine-learning neural-network deep-learning convnet cnn

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Como calcular o mAP para a tarefa de detecção do PASCAL VOC Challenge?

Como calcular o mAP (Precisão média média) para a tarefa de detecção das tabelas de classificação Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Disse - na página 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisão Média (PA). Para o desafio VOC2007, a precisão média interpolada (Salton e Mcgill 1986) foi usada para avaliar a classificação e a detecção. …

22 machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

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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?

21 neural-network deep-learning convnet optimization

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Rede neural para regressão de múltiplas saídas

Eu tenho um conjunto de dados contendo 34 colunas de entrada e 8 colunas de saída. Uma maneira de resolver o problema é pegar as 34 entradas e criar um modelo de regressão individual para cada coluna de saída. Gostaria de saber se esse problema pode ser resolvido usando apenas …

21 neural-network regression tensorflow

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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 …

21 machine-learning neural-network deep-learning optimization gradient-descent

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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?

20 neural-network deep-learning theano tensorflow keras

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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 …

20 neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

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Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, precisão)

Qual é melhor para precisão ou são iguais? Obviamente, se você usar categorical_crossentropy, usará uma codificação quente e se sparse_categorical_crossentropy, codificará como números inteiros normais. Além disso, quando um é melhor que o outro?

20 neural-network keras loss-function encoding

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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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Qual é o significado de "O número de unidades na célula LSTM"?

Do código Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Não consigo entender o que isso significa. Quais são as unidades da célula LSTM. Entrada, saída e esquecer portões? Isso significa "número de unidades na camada de projeção recorrente para Deep LSTM". Então, por …

19 neural-network tensorflow rnn

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Como decidir a arquitetura de rede neural?

Fiquei me perguntando como é que vamos decidir quantos nós nas camadas ocultas e quantas camadas ocultas colocar quando construirmos uma arquitetura de rede neural. Entendo que a camada de entrada e saída depende do conjunto de treinamento que temos, mas como decidimos a camada oculta e a arquitetura geral …

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