Perguntas com a marcação «deep-learning»

Uma área de aprendizado de máquina relacionada ao aprendizado de representações hierárquicas dos dados, realizada principalmente com redes neurais profundas.

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Qual é um exemplo de uso da diferenciação automática, como implementado no Tensorflow, e por que é importante?
Eu tenho uma compreensão decente de redes neurais, propagação traseira e regra de cadeia, no entanto, estou lutando para entender a diferenciação automática. A seguir, consulte a diferenciação automática fora do contexto da propagação de retorno: Como a diferenciação automática calcula o gradiente a partir de uma matriz? Quais são …

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Como a normalização em lote calcula as estatísticas da população após o treinamento?
Eu estava lendo o documento de normalização em lote (BN) (1) e dizia: Para isso, uma vez treinada a rede, usamos a normalização x^=x−E[x]Var[x]+ϵ−−−−−−−−√x^=x−E[x]Var[x]+ϵ\hat{x} = \frac{x - E[x]}{ \sqrt{Var[x] + \epsilon}}usando a população , em vez de estatísticas de minilote. minha pergunta é: como ele calcula as estatísticas dessa população …




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Alguns esclarecimentos sobre redes neurais convolucionais
Ao ler sobre a transformação da camada totalmente conectada em camada convolucional, publicada em http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert . Apenas me sinto confuso com os dois comentários a seguir: Acontece que essa conversão nos permite "deslizar" o ConvNet original de maneira muito eficiente em várias posições espaciais em uma imagem maior, em uma …
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