Pertanyaan yang diberi tag «deep-learning»

Saya mencoba menerapkan makalah ini pada serangkaian gambar medis. Saya melakukannya di Keras. Jaringan pada dasarnya terdiri dari 4 lapisan conv dan max-pool diikuti oleh lapisan yang sepenuhnya terhubung dan classifier soft max. Sejauh yang saya tahu, saya telah mengikuti arsitektur yang disebutkan di koran. Namun, validasi kehilangan dan akurasi …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

Saya mencari kemungkinan untuk mengklasifikasikan suara (misalnya suara binatang) menggunakan spektrogram. Idenya adalah untuk menggunakan jaringan saraf convolutional yang mendalam untuk mengenali segmen dalam spektrogram dan menghasilkan satu (atau banyak) label kelas. Ini bukan ide baru (lihat misalnya klasifikasi suara ikan paus atau pengenalan gaya musik ). Masalah yang saya …

12 deep-learning  multilabel-classification  audio-recognition 

Sejauh ini ada banyak aplikasi menarik untuk pembelajaran mendalam dalam visi komputer atau pemrosesan bahasa alami. Bagaimana di bidang lain yang lebih tradisional? Sebagai contoh, saya memiliki variabel sosio-demografis tradisional plus mungkin banyak pengukuran laboratorium dan ingin memprediksi penyakit tertentu. Apakah ini akan menjadi aplikasi pembelajaran yang mendalam jika saya …

12 deep-learning 

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Bagaimana Anda akan mengoptimalkan sebuah pra-dilatih neural network untuk menerapkannya ke masalah yang terpisah? Apakah Anda hanya menambahkan lebih banyak layer ke model pra-terlatih dan mengujinya pada set data Anda? Misalnya, jika tugasnya adalah menggunakan CNN untuk mengklasifikasikan grup wallpaper , saya yakin itu tidak akan berhasil untuk secara langsung …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Saya sudah berkali-kali menganalisis dataset yang saya tidak bisa melakukan klasifikasi apa pun. Untuk melihat apakah saya bisa mendapatkan classifier, saya biasanya menggunakan langkah-langkah berikut: Buat plot kotak label terhadap nilai numerik. Kurangi dimensionalitas menjadi 2 atau 3 untuk melihat apakah kelas dapat dipisahkan, kadang-kadang juga mencoba LDA. Dengan paksa …

11 machine-learning  classification  deep-learning  class-imbalance  bayes-error 

Saya menjalankan jaringan saraf pembelajaran yang dalam yang telah dilatih oleh GPU. Saya sekarang ingin menyebarkan ini ke beberapa host untuk inferensi. Pertanyaannya adalah apa syarat untuk memutuskan apakah saya harus menggunakan GPU atau CPU untuk inferensi? Menambahkan lebih banyak detail dari komentar di bawah. Saya baru dalam hal ini …

11 deep-learning  gpu 

Dua operasi konvolusi ini sangat umum dalam pembelajaran mendalam saat ini. Saya membaca tentang pelebaran lapisan konvolusional dalam tulisan ini: WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO dan De-convolution ada dalam makalah ini: Jaringan Sepenuhnya Konvolusional untuk Segmentasi Semantik Keduanya tampaknya mengambil sampel gambar tetapi apa bedanya?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Saya sedang mengerjakan model gensim word2vec dan merasa sangat menarik. Saya tertarik menemukan bagaimana kata yang tidak diketahui / tidak terlihat ketika diperiksa dengan model akan bisa mendapatkan istilah yang sama dari model yang dilatih. Apakah ini mungkin? Bisakah word2vec di-tweak untuk ini? Atau pelatihan corpus perlu memiliki semua kata …

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

Saya mencoba mencari tahu berapa berat dan bias yang dibutuhkan untuk CNN. Katakanlah saya memiliki (3, 32, 32) gambar dan ingin menerapkan filter (32, 5, 5). Untuk setiap peta fitur, saya memiliki bobot 5x5, jadi saya harus memiliki parameter 3 x (5x5) x 32. Sekarang saya perlu menambahkan bias. Saya …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

Saya sangat baru dalam belajar dan saya sangat tertarik untuk mengetahui apa itu LSTM dan BiLSTM dan kapan menggunakannya (area aplikasi utama). Mengapa LSTM dan BILSTM lebih populer daripada RNN? Bisakah kita menggunakan arsitektur pembelajaran yang mendalam ini dalam masalah yang tidak diawasi?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

Saya agak bingung dengan perbedaan antara istilah "Machine Learning" dan "Deep Learning". Saya telah mencarinya di Google dan membaca banyak artikel, tetapi masih belum terlalu jelas bagi saya. Definisi yang dikenal tentang Pembelajaran Mesin oleh Tom Mitchell adalah: Sebuah program komputer dikatakan belajar dari pengalaman E sehubungan dengan beberapa kelas …

11 machine-learning  deep-learning 

Saat ini saya sedang melakukan kursus di tensorflow di mana mereka menggunakan tf.one_hot (indeks, kedalaman). Sekarang saya tidak mengerti bagaimana indeks ini berubah menjadi urutan biner itu. Bisakah seseorang tolong jelaskan kepada saya proses yang tepat ???

10 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Sepertinya sebagian besar bahasa memiliki sejumlah perpustakaan komputasi ilmiah yang tersedia. Python memiliki Scipy …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system