Perguntas com a marcação «neural-networks»

Estou tendo problemas para entender esta frase: A primeira arquitetura proposta é semelhante ao feedforward NNLM, onde a camada oculta não linear é removida e a camada de projeção é compartilhada por todas as palavras (não apenas pela matriz de projeção); assim, todas as palavras são projetadas na mesma posição …

11 machine-learning  neural-networks  natural-language  word-embeddings  language-models 

Atualmente, estou trabalhando em um software de reconhecimento de rosto que usa redes neurais de convolução para reconhecer rostos. Com base nas minhas leituras, concluí que uma rede neural convolucional compartilhou pesos, para economizar tempo durante o treinamento. Mas como adaptar a retropropagação para que possa ser usada em uma …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Estou tentando traçar o limite de decisão de um algoritmo perceptron e estou realmente confuso sobre algumas coisas. Minhas instâncias de entrada estão no formato , basicamente uma instância de entrada 2D ( x 1 e x 2 ) e um valor alvo de classe binária ( y ) [1 …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Se eu tiver alguma topologia fixa não recorrente (DAG) (conjunto fixo de nós e arestas, mas o algoritmo de aprendizado puder variar o peso nas arestas) de neurônios sigmóides com neurônios de entrada que só podem receber cadeias em como entrada e conduz a uma saída (que gera um valor …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

Estou usando a rede neural em R para criar um NN com 14 entradas e uma saída. Eu construo / treino a rede várias vezes usando os mesmos dados de treinamento de entrada e a mesma arquitetura / configurações de rede. Depois que cada rede é produzida, eu a uso …

11 r  machine-learning  neural-networks 

Eu estava implementando um artigo bastante popular " EXPLICANDO E APRENDENDO EXEMPLOS ADVERSÁRIOS " e, no artigo, ele treina uma função objetiva adversária J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Ele trata α como um hiperparâmetro. α pode ser 0,1, 0,2, 0,3, etc. Independentemente deste …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

Com base no que aprendi, usamos vários filtros em uma camada Conv de uma CNN para aprender diferentes detectores de recursos. Mas como esses filtros são aplicados de maneira semelhante (ou seja, deslizados e multiplicados pelas regiões da entrada), eles não aprenderiam os mesmos parâmetros durante o treinamento? Portanto, o …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

Eu não acho que possa haver uma resposta para todos os modelos de aprendizado profundo. Quais dos modelos de aprendizagem profunda são paramétricos e quais não paramétricos e por quê?

11 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado no ano passado . O treinamento após 15 épocas no conjunto de dados CIFAR-10 parece fazer com que a …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Depois de analisar esta pergunta: tentando imitar a regressão linear usando Keras , tentei dar meu próprio exemplo, apenas para fins de estudo e para desenvolver minha intuição. Baixei um conjunto de dados simples e usei uma coluna para prever outra. Os dados são assim: Agora, criei um modelo keras …

11 regression  machine-learning  neural-networks  linear  keras 

A Análise de Componente Principal (PCA) elimina o ruído no conjunto de dados? Se o PCA não eliminar o ruído no conjunto de dados, o que realmente o PCA faz no conjunto de dados? Alguém pode me ajudar sobre esse assunto.

11 machine-learning  neural-networks  pca  noise 

Estou trabalhando em uma rede de convolução para reconhecimento de imagens e estava pensando se poderia inserir imagens de tamanhos diferentes (embora não muito diferentes). Neste projeto: https://github.com/harvardnlp/im2markup Eles dizem: and group images of similar sizes to facilitate batching Portanto, mesmo após o pré-processamento, as imagens ainda têm tamanhos diferentes, …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

Em termos da diferença entre rede neural e aprendizado profundo, podemos listar vários itens, como mais camadas incluídas, conjunto de dados massivo, hardware de computador poderoso para tornar possível o modelo complicado de treinamento. Além dessas, existem explicações mais detalhadas sobre a diferença entre NN e DL?

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Existe alguma regra prática entre a profundidade de uma rede neural e a taxa de aprendizado? Tenho notado que quanto mais profunda a rede, menor a taxa de aprendizado. Se isso está correto, por que isso?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

Embora eu tenha feito alguma programação com máquinas de Boltzmann em uma aula de física, não estou familiarizado com a caracterização teórica deles. Por outro lado, conheço um pouco da teoria dos modelos gráficos (sobre os primeiros capítulos do livro de Lauritzen, Graphical Models ). Pergunta: Existe alguma relação significativa …

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