Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

Jaringan saraf pulsed atau Spiking menggabungkan lebih banyak dinamika membran neuron biologis, di mana pulsa membawa informasi ke lapisan berikutnya. Neuron tidak harus harus "menembak" semua pada saat yang sama, seperti yang mereka lakukan di backprop, misalnya. Namun, tampaknya ada hambatan terhadap penggunaan model ini untuk masalah pembelajaran mesin. Apa …

13 neural-networks 

Apa yang harus menjadi rasio jumlah pengamatan dan jumlah variabel? Bagaimana mendeteksi overfitting pada model jaringan saraf dan apa cara untuk menghindari overfitting? Jika saya ingin melakukan klasifikasi dengan Neural Network, haruskah kelas memiliki frekuensi yang sama? Tolong bantu saya.

13 neural-networks 

Saya memiliki pengetahuan dasar tentang bagaimana RNN (dan, khususnya, dengan unit LSTM) bekerja. Saya punya ide gambar arsitektur unit LSTM, yaitu sel dan beberapa gerbang, yang mengatur aliran nilai. Namun, tampaknya, saya belum sepenuhnya memahami bagaimana LSTM memecahkan masalah "gradien menghilang dan meledak", yang terjadi saat pelatihan, menggunakan back-propagation melalui …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

Saya akan mengikuti kursus DeepAI Cousera (video Week3 1 "Ikhtisar Jaringan Saraf") dan Andrew Ng menjelaskan bagaimana setiap lapisan dalam jaringan saraf hanyalah regresi logistik yang lain, tetapi dia tidak menjelaskan bagaimana hal itu membuat segalanya menjadi lebih akurat. Jadi dalam jaringan 2 layer, bagaimana cara menghitung logistik berkali-kali membuatnya …

13 logistic  neural-networks 

Saya baru saja membahas Jaringan Syaraf Tiruan pada kursus Machine Learning Coursera dan saya ingin tahu lebih banyak teori di baliknya. Saya menemukan motivasi bahwa mereka meniru biologi agak tidak memuaskan. Pada permukaan tampak bahwa pada setiap level kita mengganti kovariat dengan kombinasi linier mereka. Dengan melakukannya berulang kali, kami …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Menurut tutorial tentang pembelajaran yang mendalam ini , pembusukan berat badan (regularisasi) biasanya tidak diterapkan pada istilah bias b mengapa? Apa makna (intuisi) di baliknya?

13 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

Saya menindaklanjuti pertanyaan yang saya tanyakan sebelumnya pada RBM . Saya melihat banyak literatur menggambarkan mereka tetapi tidak ada yang benar-benar berbicara tentang regresi (bahkan klasifikasi dengan data berlabel). Saya merasa bahwa ini hanya digunakan untuk data tidak berlabel. Apakah ada sumber daya untuk menangani regresi? Atau sesederhana menambahkan lapisan …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

Misalnya, seseorang ingin memprediksi harga rumah dan memiliki dua fitur input, panjang dan lebar rumah. Kadang-kadang, satu juga termasuk fitur input polinomial 'diturunkan', seperti area, yang panjang * lebar. 1) Apa gunanya menyertakan fitur turunan? Bukankah seharusnya jaringan saraf mempelajari hubungan antara panjang, lebar dan harga selama pelatihan? Mengapa fitur …

13 machine-learning  neural-networks 

Pertanyaan ini sudah memiliki jawaban di sini : Algoritma backpropagation (2 jawaban) Ditutup 3 bulan lalu . Apa algoritma back-propagation dan bagaimana cara kerjanya?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

Saya telah mempelajari arsitektur jaringan saraf siam yang diperkenalkan oleh Yann LeCun dan rekan-rekannya pada tahun 1994 untuk pengakuan tanda tangan ( “Verifikasi tanda tangan menggunakan waktu tunda jaringan saraf siamese” .pdf , NIPS 1994) Saya memahami ide umum arsitektur ini, tetapi saya benar-benar tidak dapat memahami cara kerja backpropagation …

13 neural-networks 

Ketika orang berbicara tentang jaringan saraf, apa artinya ketika mereka mengatakan "ukuran kernel"? Kernel adalah fungsi kesamaan, tetapi apa yang dikatakan tentang ukuran kernel?

13 machine-learning  neural-networks 

Masalah input berurutan mana yang paling cocok untuk masing-masing? Apakah dimensi input menentukan mana yang lebih cocok? Apakah masalah yang membutuhkan "memori lebih lama" lebih cocok untuk LSTM RNN, sementara masalah dengan pola input siklus (pasar saham, cuaca) lebih mudah diselesaikan oleh HMM? Sepertinya ada banyak tumpang tindih; Saya ingin …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Saya mencoba untuk melatih jaringan saraf untuk klasifikasi, tetapi label yang saya miliki agak bising (sekitar 30% dari label salah). Kehilangan lintas-entropi memang berhasil, tetapi saya bertanya-tanya apakah ada alternatif yang lebih efektif dalam kasus ini? atau apakah kerugian lintas-entropi paling optimal? Saya tidak yakin tetapi saya berpikir untuk "memotong" …

13 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

Apakah mungkin untuk memiliki bobot negatif (setelah zaman yang cukup) untuk jaringan saraf convolutional yang mendalam ketika kita menggunakan ReLU untuk semua lapisan aktivasi?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 10 bulan lalu . Saya tahu ada banyak perpustakaan untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam seperti caffe, Theano, TensorFlow, keras, ... Tetapi bagi saya sepertinya …

13 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network