Perguntas com a marcação «neural-networks»

Redes neurais artificiais (RNAs) são uma ampla classe de modelos computacionais vagamente baseados em redes neurais biológicas. Eles abrangem NNs de feedforward (incluindo NNs "profundos"), NNs convolucionais, NNs recorrentes etc.



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Por que é tão importante ter teorias matemáticas e de princípios para o Machine Learning?
Fiquei me perguntando, por que é tão importante ter um aprendizado de máquina por princípios / teórico? De uma perspectiva pessoal como humano, posso entender por que o Machine Learning por princípios seria importante: humanos gostam de entender o que estão fazendo, encontramos beleza e satisfação em entender. do ponto …




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Para problemas convexos, o gradiente na descida do gradiente estocástico (SGD) sempre aponta para o valor extremo global?
Dada uma função de custo convexa, usando o SGD para otimização, teremos um gradiente (vetor) em um determinado ponto durante o processo de otimização. Minha pergunta é, dado o ponto no convexo, o gradiente apenas aponta na direção em que a função aumenta / diminui mais rapidamente, ou o gradiente …





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O que podemos aprender sobre o cérebro humano a partir de redes neurais artificiais?
Sei que minha pergunta / título não é muito específico, tentarei esclarecê-la: As redes neurais artificiais têm projetos relativamente rígidos. É claro que, geralmente, eles são influenciados pela biologia e tentam construir um modelo matemático de redes neurais reais, mas nosso entendimento das redes neurais reais é insuficiente para a …


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Como a CNN '12 de Krizhevsky 'obtém 253.440 neurônios na primeira camada?
Em Alex Krizhevsky, et al. Na classificação Imagenet com redes neurais convolucionais profundas, eles enumeram o número de neurônios em cada camada (veja o diagrama abaixo). A entrada da rede é 150.528-dimensional, e o número de neurônios nas camadas restantes da rede é dado por 253.440-186.624-64.896-64.896–43.264– 4096–4096-1000. Uma visualização em …

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Qual é a diferença entre dropout e drop connect?
Qual é a diferença entre dropout e drop connect? No AFAIK, o abandono elimina aleatoriamente os nós ocultos durante o treinamento, mas os mantém em teste e o abandono deixa cair as conexões. Mas descartar conexões equivale a descartar os nós ocultos? Os nós (ou conexões) não são apenas um …

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