Pertanyaan yang diberi tag «deep-learning»

Apakah "pembelajaran mendalam" hanyalah istilah lain untuk pemodelan bertingkat / hierarkis? Saya jauh lebih akrab dengan yang terakhir daripada yang pertama, tetapi dari apa yang bisa saya katakan, perbedaan utama tidak dalam definisi mereka, tetapi bagaimana mereka digunakan dan dievaluasi dalam domain aplikasi mereka. Sepertinya jumlah node dalam aplikasi "pembelajaran …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

Saya memiliki CNN empat lapis untuk memprediksi respons terhadap kanker menggunakan data MRI. Saya menggunakan aktivasi ReLU untuk memperkenalkan nonlinier. Akurasi dan kehilangan kereta secara monoton meningkat dan menurun. Tapi, akurasi pengujian saya mulai berfluktuasi liar. Saya sudah mencoba mengubah tingkat belajar, mengurangi jumlah lapisan. Tapi, itu tidak menghentikan fluktuasi. …

31 machine-learning  python  deep-learning 

Jaring saraf mempelajari fitur-fitur kumpulan data sebagai sarana untuk mencapai beberapa tujuan. Ketika selesai, kita mungkin ingin tahu apa yang dipelajari jaringan saraf. Apa fitur-fiturnya dan mengapa itu peduli tentang itu. Dapatkah seseorang memberikan beberapa referensi pada tubuh kerja yang berkaitan dengan masalah ini?

30 neural-networks  deep-learning 

Saya tidak jelas alasan kami menormalkan gambar untuk CNN dengan (image - mean_image)? Terima kasih!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing 

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Saya bingung. Apakah ada perbedaan antara jaringan kepercayaan Deep dan Deep Boltzmann Machines? Jika demikian, apa bedanya?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Saya melatih jaringan saraf sederhana pada dataset CIFAR10. Setelah beberapa waktu, kehilangan validasi mulai meningkat, sedangkan akurasi validasi juga meningkat. Kehilangan pengujian dan akurasi pengujian terus meningkat. Bagaimana ini mungkin? Tampaknya jika kehilangan validasi meningkat, keakuratan akan menurun. PS Ada beberapa pertanyaan serupa, tetapi tidak ada yang menjelaskan apa yang …

28 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Untuk model statistik dan pembelajaran mesin, ada beberapa tingkat interpretabilitas: 1) algoritma secara keseluruhan, 2) bagian dari algoritma secara umum 3) bagian dari algoritma pada input tertentu, dan tiga level ini dibagi menjadi dua bagian masing-masing, satu untuk pelatihan dan satu untuk evaluasi fungsi. Dua bagian terakhir jauh lebih dekat …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

Katakanlah kita ingin melakukan regresi untuk f = x * ymenggunakan jaringan saraf standar yang sederhana . Saya ingat bahwa ada beberapa penelitian yang mengatakan bahwa NN dengan satu layer tersembunyi dapat menggunakan fungsi apa pun, tetapi saya telah mencoba dan tanpa normalisasi, NN tidak dapat memperkirakan bahkan perkalian sederhana …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Saya baca di sini sebagai berikut: Output Sigmoid tidak berpusat nol . Ini tidak diinginkan karena neuron dalam lapisan pemrosesan berikutnya dalam Jaringan Saraf Tiruan (lebih lanjut tentang ini segera) akan menerima data yang tidak berpusat nol. Ini memiliki implikasi pada dinamika selama gradient descent, karena jika data yang masuk …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

Saya tertarik pada regresi dengan jaringan saraf. Jaringan saraf dengan nol simpul tersembunyi + koneksi skip-layer adalah model linier. Bagaimana dengan jaring saraf yang sama tetapi dengan simpul tersembunyi? Saya bertanya-tanya apa yang akan menjadi peran koneksi skip-layer? Secara intuitif, saya akan mengatakan bahwa jika Anda menyertakan koneksi skip-layer, maka …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

di hampir semua contoh kode yang pernah saya lihat dari VAE, fungsi kerugian didefinisikan sebagai berikut (ini adalah kode tensorflow, tapi saya pernah melihat yang serupa untuk theano, obor dll. Ini juga untuk convnet, tetapi itu juga tidak terlalu relevan , hanya mempengaruhi sumbu jumlah yang diambil alih): # latent …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Saya ingin menggunakan pembelajaran mendalam dalam proyek saya. Saya membaca beberapa makalah dan muncul pertanyaan: apakah ada perbedaan antara jaringan saraf konvolusi dan pembelajaran yang mendalam? Apakah hal-hal ini sama atau mereka memiliki perbedaan besar, dan mana yang lebih baik?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Masalah mendasar dengan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf pada umumnya. Solusi yang sesuai …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning