Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

Ketika menerapkan autoencoder dengan jaringan saraf, kebanyakan orang akan menggunakan sigmoid sebagai fungsi aktivasi. Bisakah kita menggunakan ReLU saja? (Karena ReLU tidak memiliki batas pada batas atas, pada dasarnya berarti gambar input dapat memiliki pixel lebih besar dari 1, tidak seperti kriteria terbatas untuk autoencoder ketika sigmoid digunakan).

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Saya mengalami kesulitan memahami kalimat ini: Arsitektur yang diusulkan pertama mirip dengan NNLM feedforward, di mana lapisan tersembunyi non-linear dihapus dan lapisan proyeksi dibagi untuk semua kata (bukan hanya matriks proyeksi); dengan demikian, semua kata diproyeksikan ke posisi yang sama (vektornya dirata-ratakan). Apa lapisan proyeksi vs matriks proyeksi? Apa artinya …

11 machine-learning  neural-networks  natural-language  word-embeddings  language-models 

Saat ini saya sedang mengerjakan perangkat lunak pengenal wajah yang menggunakan jaringan saraf konvolusi untuk mengenali wajah. Berdasarkan bacaan saya, saya telah mengumpulkan bahwa jaringan saraf convolutional telah berbagi bobot, sehingga menghemat waktu selama pelatihan. Tapi, bagaimana cara mengadaptasi backpropagation sehingga dapat digunakan dalam jaringan saraf konvolusi. Dalam backpropagation, seseorang …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Saya mencoba untuk merencanakan batas keputusan algoritma perceptron dan saya benar-benar bingung tentang beberapa hal. Contoh input saya adalah dalam bentuk , pada dasarnya contoh input 2D ( x 1 dan x 2 ) dan nilai target kelas biner ( y ) [1 atau 0].[ ( x1, x2) , y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Jika saya memiliki beberapa topologi non-berulang (DAG) tetap (set node dan tepi tetap, tetapi algoritma pembelajaran dapat memvariasikan berat pada tepi) dari sigmoid neuron dengan input neuron yang hanya dapat mengambil string di sebagai input dan mengarah ke satu output (yang menampilkan nilai nyata yang kami bulatkan hingga 1 atau …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

Saya menggunakan neuralnet di R untuk membangun NN dengan 14 input dan satu output. Saya membangun / melatih jaringan beberapa kali menggunakan data pelatihan input yang sama dan arsitektur / pengaturan jaringan yang sama. Setelah setiap jaringan diproduksi, saya menggunakannya pada data uji yang berdiri sendiri untuk menghitung beberapa nilai …

11 r  machine-learning  neural-networks 

Saya menerapkan makalah yang cukup populer " MENJELAJAHI DAN MEMANTAU CONTOH ADVERSARIAL " dan di dalam makalah itu, ia melatih fungsi tujuan yang berlawanan. J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Ini memperlakukan α sebagai hyperparameter. α dapat 0,1, 0,2, 0,3, dll. Terlepas dari makalah …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

Berdasarkan dari apa yang telah saya pelajari, kami menggunakan beberapa filter dalam Conv Layer CNN untuk mempelajari berbagai detektor fitur. Tetapi karena filter ini diterapkan dengan cara yang sama (yaitu digeser dan dikalikan dengan wilayah input), bukankah mereka hanya mempelajari parameter yang sama selama pelatihan? Karenanya penggunaan beberapa filter akan …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup tahun lalu . Pelatihan setelah 15 zaman pada dataset CIFAR-10 tampaknya membuat kehilangan validasi tidak lagi menurun, bertahan sekitar 1,4 (dengan akurasi validasi 60%). Saya …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Apakah Principal Component Analysis (PCA) menghilangkan noise di set data? Jika PCA tidak menghilangkan noise dalam kumpulan data, apa yang sebenarnya PCA lakukan terhadap kumpulan data? Adakah yang bisa membantu saya mengenai masalah ini?

11 machine-learning  neural-networks  pca  noise 

Saya mulai dengan pembelajaran yang mendalam, dan saya memiliki pertanyaan yang jawabannya tidak dapat saya temukan, mungkin saya belum mencari dengan benar. Saya telah melihat jawaban ini , tetapi masih belum jelas apa penurunan berat badan dan bagaimana hubungannya dengan fungsi penurunan.

10 neural-networks  conv-neural-network 

Saya sedang mengerjakan jaringan konvolusi untuk pengenalan gambar, dan saya bertanya-tanya apakah saya dapat memasukkan gambar dengan ukuran yang berbeda (meskipun tidak terlalu berbeda). Pada proyek ini: https://github.com/harvardnlp/im2markup Mereka bilang: and group images of similar sizes to facilitate batching Jadi, bahkan setelah preprocessing, gambar masih berukuran berbeda, yang masuk akal …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

Dalam hal perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran yang mendalam, kita dapat membuat daftar beberapa item, seperti lebih banyak lapisan yang disertakan, kumpulan data yang besar, perangkat keras komputer yang kuat untuk membuat model pelatihan yang rumit menjadi mungkin. Selain itu, apakah ada penjelasan lebih rinci mengenai perbedaan antara NN …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Apakah ada aturan praktis antara kedalaman jaringan saraf dan tingkat pembelajaran? Saya telah memperhatikan bahwa semakin dalam jaringannya, semakin rendah tingkat pembelajarannya. Jika itu benar, mengapa begitu?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

Sementara saya benar-benar telah melakukan beberapa pemrograman dengan mesin Boltzmann di kelas fisika, saya tidak akrab dengan karakterisasi teoretis mereka. Sebaliknya, saya tahu sedikit tentang teori model grafis (tentang beberapa bab pertama buku Lauritzen, Graphical Models ). Pertanyaan: Apakah ada hubungan yang bermakna antara model grafis dan mesin Boltzmann? Apakah …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm