Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

Jaringan saraf tiruan (JST) adalah kelas model komputasi yang luas yang didasarkan pada jaringan saraf biologis. Mereka mencakup NNs feedforward (termasuk NN "dalam"), NN konvolusional, NN berulang, dll.

3
apa yang membuat jaringan saraf model klasifikasi nonlinier?
Saya mencoba memahami makna matematika dari model klasifikasi non-linear: Saya baru saja membaca sebuah artikel yang berbicara tentang jaring saraf menjadi model klasifikasi non-linear. Tapi saya baru sadar bahwa: Lapisan pertama: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} Lapisan selanjutnya y= b ∗ wb y+ h1∗ bh 1 y+ h2∗ bh 2 yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Dapat disederhanakan …



2
Haruskah sampel pelatihan diambil secara acak untuk pelatihan neural-batch mini diambil tanpa penggantian?
Kami mendefinisikan zaman sebagai telah melalui keseluruhan dari semua sampel pelatihan yang tersedia, dan ukuran mini-batch sebagai jumlah sampel yang kami rata-rata menemukan pembaruan untuk bobot / bias yang diperlukan untuk turun gradien. Pertanyaan saya adalah apakah kita harus menggambar tanpa penggantian dari set contoh pelatihan untuk menghasilkan setiap mini-batch …


3
Perbedaan antara sampel, langkah waktu dan fitur dalam jaringan saraf
Saya akan melalui blog berikut pada jaringan saraf LSTM: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ Penulis membentuk kembali vektor input X sebagai [sampel, langkah waktu, fitur] untuk konfigurasi LSTM yang berbeda. Penulis menulis Memang, urutan huruf adalah langkah waktu dari satu fitur daripada satu langkah waktu dari fitur yang terpisah. Kami telah memberikan lebih banyak …




2
Apa penjelasan intuitif dari Echo State Networks?
Saya baru mengenal Recurrent Neural Networks (RNN) dan masih mempelajari konsep-konsepnya. Saya mengerti pada tingkat abstrak bahwa Echo State Network (ESN) dapat (kembali) menghasilkan urutan input, yaitu sinyal, bahkan setelah input telah dihapus. Namun, saya menemukan artikel Scholarpedia terlalu sulit untuk dipahami dan dipahami sepenuhnya. Dapatkah seseorang tolong jelaskan bagaimana …

1
Apakah nilai R-squared cocok untuk membandingkan model?
Saya mencoba mengidentifikasi model terbaik untuk memprediksi harga mobil, menggunakan harga dan fitur yang tersedia di situs iklan baris mobil. Untuk ini saya menggunakan beberapa model dari perpustakaan scikit-belajar dan model jaringan saraf dari pybrain dan neurolab. Pendekatan yang saya gunakan sejauh ini adalah menjalankan jumlah data tetap melalui beberapa …

4
Apa arti "derajat kebebasan" dalam jaringan saraf?
Dalam buku Bishop "Klasifikasi Pola dan Pembelajaran Mesin", itu menggambarkan teknik untuk regularisasi dalam konteks jaringan saraf. Namun, saya tidak mengerti satu paragraf yang menjelaskan bahwa selama proses pelatihan, jumlah derajat kebebasan meningkat seiring dengan kompleksitas model. Kutipan yang relevan adalah sebagai berikut: Alternatif untuk regularisasi sebagai cara mengendalikan kompleksitas …

2
Menggunakan jaringan saraf untuk berdagang di bursa
Saya telah terjun ke bidang jaringan saraf dan saya menjadi terpesona dengan mereka. Saya akhirnya mengembangkan kerangka kerja aplikasi untuk menguji sistem perdagangan di bursa saham dan sekarang saya akan menerapkan jaringan saraf pertama saya di dalamnya. Sangat sederhana dan primitif, tidak dimaksudkan untuk perdagangan nyata, hanya untuk pemula. Saya …

3
Mengapa kita perlu autoencoder?
Baru-baru ini, saya telah mempelajari autoencoder. Jika saya mengerti dengan benar, autoencoder adalah jaringan saraf di mana lapisan input identik dengan lapisan keluaran. Jadi, jaringan saraf mencoba untuk memprediksi output menggunakan input sebagai standar emas. Apa kegunaan model ini? Apa manfaat dari mencoba merekonstruksi beberapa elemen output, menjadikannya sama dengan …


Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.