Pertanyaan yang diberi tag «deep-learning»

Di sini jawabannya mengacu pada gradien menghilang dan meledak yang telah di- sigmoidfungsi aktivasi tetapi, saya kira, Relumemiliki kelemahan dan itu adalah nilai yang diharapkan. tidak ada batasan untuk output Reludan nilai yang diharapkan tidak nol. Saya ingat waktu sebelum popularitas Reluyang tanhadalah yang paling populer di antara mesin ahli …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

Bagging adalah generasi dari beberapa prediktor yang berfungsi sebagai peramal sebagai satu prediktor tunggal. Dropout adalah teknik yang mengajarkan ke jaringan saraf untuk rata-rata semua subnetwork yang mungkin. Melihat kompetisi Kaggle yang paling penting, tampaknya kedua teknik ini sering digunakan bersama. Saya tidak bisa melihat perbedaan teoretis selain implementasi yang …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Saya mencoba menghitung jumlah memori yang dibutuhkan oleh GPU untuk melatih model saya berdasarkan catatan dari Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Jaringan saya memiliki 532.752 aktivasi dan 19.072.984 parameter (bobot dan bias). Ini semua adalah nilai float 32 bit, sehingga masing-masing membutuhkan 4 byte dalam memori. Gambar input saya adalah 180x50x1 (lebar …

17 deep-learning  tensorflow 

Saya sedang mengerjakan proyek tentang masalah identifikasi penulis. Saya telah menerapkan normalisasi tf-idf untuk melatih data dan kemudian melatih svm pada data itu. Sekarang ketika menggunakan classifier saya harus menormalkan data uji juga. Saya merasa bahwa tujuan dasar dari normalisasi adalah untuk membuat pembelajaran juga memberikan bobot lebih untuk fitur-fitur …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Saya mulai belajar Machine learning dari situs web Tensorflow. Saya telah mengembangkan pemahaman yang sangat mendasar tentang aliran yang diikuti oleh program pembelajaran yang mendalam (metode ini membuat saya belajar lebih cepat daripada membaca buku dan artikel besar). Ada beberapa hal membingungkan yang saya temui, 2 di antaranya adalah: Bias …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Saya bermain sedikit dengan convnets. Secara khusus, saya menggunakan dataset kaggle cats-vs-dogs yang terdiri atas 25000 gambar yang dilabeli sebagai kucing atau anjing (masing-masing 1.200). Saya telah berhasil mencapai akurasi klasifikasi sekitar 85% pada set pengujian saya, namun saya menetapkan tujuan untuk mencapai akurasi 90%. Masalah utama saya adalah overfitting. …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Dalam blog Keras tentang konjeksi pelatihan dari awal , kode hanya menampilkan jaringan yang menjalankan data pelatihan dan validasi. Bagaimana dengan data uji? Apakah data validasi sama dengan data uji (saya pikir tidak). Jika ada folder tes terpisah pada baris yang sama seperti folder train dan validasi, bagaimana kita mendapatkan …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

Apa perbedaan antara fit()dan fit_generator()di Keras? Kapan saya harus menggunakan fit()vs fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

Katakanlah saya memiliki gambar panah panah dari atas ke bawah, dan saya ingin memprediksi sudut yang dihasilkan panah ini. Ini akan berada di antara dan derajat, atau antara dan . Masalahnya adalah bahwa target ini melingkar, dan derajat persis sama yang merupakan invarian yang ingin saya sertakan dalam target saya, …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

Katakanlah saya telah melakukan transfer pembelajaran pada jaringan pra-terlatih untuk mengenali 10 objek. Bagaimana cara menambahkan item ke-11 yang dapat diklasifikasi jaringan tanpa kehilangan semua 10 kategori yang sudah saya latih atau informasi dari model pra-latih yang asli? Seorang teman memberi tahu saya bahwa penelitian aktif sedang berlangsung di bidang …

15 neural-network  deep-learning 

Google baru-baru ini termasuk dalam tensorflow nightly membangun mode Eager -nya , API penting untuk mengakses kemampuan komputasi tensorflow. Bagaimana tensorflow ingin dibandingkan dengan PyTorch? Beberapa aspek yang dapat memengaruhi perbandingan dapat: Keuntungan dan kerugian dari keinginan karena warisan grafik statis (misalnya nama dalam node). Keterbatasan intrinsik salah satu dari …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Saya berurusan dengan masalah di mana saya tidak dapat menemukan dataset yang cukup (gambar) untuk dimasukkan ke dalam jaringan saraf saya untuk pelatihan. Saya sangat terinspirasi oleh makalah Generative Adversarial Text to Image Synthesis yang diterbitkan oleh Scott Reed et al. pada Jaringan Adversarial Generatif. Saya ingin tahu bahwa, dapatkah …

14 deep-learning  gan 

Saya melatih jaringan saraf convolutional untuk mengklasifikasikan gambar pada kondisi kabut (3 kelas). Namun, untuk masing-masing sekitar 150.000 gambar saya juga memiliki empat variabel meteorologis yang tersedia yang dapat membantu dalam memprediksi kelas-kelas gambar. Saya bertanya-tanya bagaimana saya bisa menambahkan variabel meteorologi (misalnya suhu, kecepatan angin) ke struktur CNN yang …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Jika saya melihat salah satu dari sekian banyak sumber untuk kelas Imagenet di Internet, saya tidak dapat menemukan satu kelas pun yang berhubungan dengan manusia (dan tidak, pemanen bukanlah seseorang yang memanen, tetapi itulah yang saya kenal sebagai bapak longlegs, semacam laba-laba :-). Bagaimana mungkin? Saya akan memiliki setidaknya diharapkan …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification