Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

Kedua istilah "upsampling" dan "transpose convolution" digunakan ketika Anda melakukan "dekonvolusi" (<- bukan istilah yang baik, tetapi izinkan saya menggunakannya di sini). Awalnya, saya pikir mereka memiliki arti yang sama, tetapi bagi saya tampaknya berbeda setelah saya membaca artikel ini. adakah yang bisa menjelaskan? Konvolusi konvolusi : sepertinya kita bisa …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution 

Saya membaca makalah Deep Residual Learning untuk Pengenalan Gambar dan saya mengalami kesulitan memahami dengan kepastian 100% apa yang diperlukan oleh blok residual secara komputasi. Membaca makalah mereka, mereka memiliki angka 2: yang menggambarkan apa yang seharusnya menjadi Blok Residual. Apakah perhitungan blok residu sama dengan: y=σ(W2σ(W1x+b1)+b2+x)y=σ(W2σ(W1x+b1)+b2+x) \mathbf{y} = \sigma( …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

Saya mulai belajar tentang jaringan saraf dengan tutorial neuralnetworksanddeeplearning dot com. Khususnya di bab ke - 3 ada bagian tentang fungsi cross entropy, dan mendefinisikan cross entropy loss sebagai: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjln⁡ajL+(1−yj)ln⁡(1−ajL))C = -\frac{1}{n} \sum\limits_x \sum\limits_j (y_j \ln a^L_j + (1-y_j) \ln (1 - a^L_j)) Namun, membaca pengantar Tensorflow , cross entropy …

12 neural-networks  loss-functions  softmax  cross-entropy 

Bagaimana cara menyandikan tanggal dan waktu acara untuk jaringan saraf? Saya tidak memiliki rangkaian waktu terus menerus, tetapi beberapa peristiwa dengan tanggal dan waktu, dan saya menganalisis beberapa jenis minat. Ketertarikan ini berbeda antara pagi dan malam, dan berbeda antara hari kerja, dan antara musim panas dan musim dingin, dan …

12 neural-networks  deep-learning 

Membaca Melangkah lebih dalam dengan konvolusi Saya menemukan lapisan DepthConcat , sebuah blok bangunan dari modul awal yang diusulkan , yang menggabungkan output beberapa tensor dengan berbagai ukuran. Penulis menyebutnya "Filter Concatenation". Tampaknya ada implementasi untuk Torch , tapi saya tidak begitu mengerti, apa fungsinya. Adakah yang bisa dijelaskan dengan …

12 neural-networks  torch  conv-neural-network 

Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Fungsi softmax, yang biasa digunakan dalam jaringan saraf untuk mengubah bilangan real menjadi probabilitas, adalah fungsi yang sama dengan distribusi Boltzmann, distribusi probabilitas atas energi untuk ensembel partikel dalam kesetimbangan termal pada suhu T yang diberikan dalam termodinamika. Saya dapat melihat beberapa alasan heuristik yang jelas mengapa ini praktis: Tidak …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

Saya telah melihat ceramah CS231N dari Stanford dan saya mencoba untuk membungkus kepala saya di beberapa masalah dalam arsitektur CNN. Apa yang saya coba pahami adalah jika ada beberapa pedoman umum untuk memilih ukuran filter konvolusi dan hal-hal seperti langkah atau apakah ini lebih merupakan seni daripada sains? Kumpulan yang …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Saya sedang belajar dan mencoba menerapkan jaringan saraf convolutional, tetapi saya kira pertanyaan ini berlaku untuk perceptrons multilayer secara umum. Neuron keluaran di jaringan saya mewakili aktivasi setiap kelas: neuron paling aktif sesuai dengan kelas prediksi untuk input yang diberikan. Untuk mempertimbangkan biaya lintas-entropi untuk pelatihan, saya menambahkan lapisan softmax …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

Saya tidak berpikir ada satu jawaban untuk semua model pembelajaran yang mendalam. Yang model pembelajarannya dalam adalah parametrik dan mana yang non-parametrik dan mengapa?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

Saya memiliki dataset yang berisi 34 kolom input dan 8 kolom output. Salah satu cara untuk memecahkan masalah adalah dengan mengambil 34 input dan membangun model regresi individual untuk setiap kolom output. Saya bertanya-tanya apakah masalah ini dapat diselesaikan dengan hanya menggunakan satu model khususnya menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Saya …

12 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

Sejauh yang saya tahu, kedua autoencoder dan t-SNE digunakan untuk pengurangan dimensi nonlinier. Apa perbedaan di antara mereka dan mengapa saya harus menggunakan satu versus yang lain?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

LSTM dalam kode Keras berikut input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) dapat direpresentasikan sebagai Saya mengerti bahwa ketika kita memanggil model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))(hanya) unit LSTM terlebih dahulu memproses vektor [1], kemudian [2] ditambah umpan balik dari input sebelumnya dan seterusnya hingga vektor [4]. Dengan kata lain …

12 machine-learning  neural-networks  lstm  keras 

Setelah melihat pertanyaan ini: Mencoba Meniru Regresi Linier menggunakan Keras , saya telah mencoba untuk memutar contoh saya sendiri, hanya untuk tujuan studi dan untuk mengembangkan intuisi saya. Saya mengunduh dataset sederhana dan menggunakan satu kolom untuk memprediksi yang lain. Data terlihat seperti ini: Sekarang saya baru saja membuat model …

12 regression  machine-learning  neural-networks  linear  keras 

Dalam buku Goodfellow (2016) tentang pembelajaran yang mendalam, ia berbicara tentang kesetaraan dari berhenti dini untuk regularisasi L2 ( https://www.deeplearningbook.org/contents/regularization.html halaman 247). Perkiraan kuadrat dari fungsi biaya jjj diberikan oleh: J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)\hat{J}(\theta)=J(w^*)+\frac{1}{2}(w-w^*)^TH(w-w^*) HHHf(w+ϵ)=f(w)+f′(w)⋅ϵ+12f′′(w)⋅ϵ2f(w+ϵ)=f(w)+f′(w)⋅ϵ+12f″(w)⋅ϵ2f(w+\epsilon)=f(w)+f'(w)\cdot\epsilon+\frac{1}{2}f''(w)\cdot\epsilon^2

11 neural-networks  deep-learning  loss-functions  derivative