Khoa học dữ liệu neural-network

4

Vấn đề độ dốc biến mất có thể được giải quyết bằng cách nhân đầu vào của tanh với một hệ số không?

Theo hiểu biết của tôi, vấn đề độ dốc biến mất xảy ra khi đào tạo mạng nơ ron khi độ dốc của mỗi chức năng kích hoạt nhỏ hơn 1 sao cho khi hiệu chỉnh được truyền ngược qua nhiều lớp, sản phẩm của các gradient này trở nên …

7 machine-learning neural-network deep-learning activation-function

1

Làm cách nào để quyết định hình dạng của các tính năng đầu vào, khi mỗi tệp dữ liệu có độ dài khác nhau?

Để giúp tôi hiểu được những lợi ích và hạn chế của decision trees, KNN, Neural Networks, tôi muốn xây dựng một phân loại đơn giản mà phân loại thành 2 lớp ( Bird Soundvà Non-Bird Sound) sử dụng tất cả những điều trên 3 phương pháp. Vì vậy, tôi …

7 machine-learning python neural-network decision-trees k-nn

2

Kiến trúc mạng thần kinh để xác định các bản sao hình ảnh

Tôi có một bộ sưu tập hình ảnh lớn và muốn xác định những hình ảnh trong bộ sưu tập đó xuất hiện để sao chép những hình ảnh khác từ bộ sưu tập. Để cho bạn biết về các loại cặp hình ảnh mà tôi muốn phân loại là …

7 machine-learning neural-network convnet image-classification computer-vision

4

Trích xuất tính năng từ một âm mưu phân tán

Nói rằng tôi có một âm mưu phân tán như thế này: Vì tôi có nhiều sơ đồ phân tán như thế này, tôi muốn thực hiện chuyển đổi tính năng, tức là squash (x,y)trong một thuật ngữ duy nhất để được nhập vào NN. Phép biến đổi nào giống …

7 machine-learning neural-network feature-extraction

1

Làm thế nào để vẽ sơ đồ mạng thần kinh tích chập?

Tôi phải vẽ sơ đồ CNN tương tự như sau: Tôi đã thử tất cả các công cụ được đề cập trong https://datascience.stackexchange.com/a/14900 , nhưng không có cách nào dễ dàng để làm điều đó. Có cách nào tự động để làm điều đó? Hoặc tôi phải làm bằng tay. …

7 machine-learning neural-network deep-learning

1

Các mô hình học tập sâu có vượt quá khả năng cần thiết cho các ước tính của bộ dữ liệu của họ không?

Câu hỏi này có vẻ hơi kỳ quặc. Tôi đã tự nghiên cứu về lý thuyết thông tin và quyết định thực hiện một số nghiên cứu chính thức hơn về học tập sâu. Hãy chịu đựng tôi khi tôi cố gắng giải thích. Tôi đã lấy một tập hợp …

7 neural-network deep-learning information-theory

3

cấu trúc liên kết mạng thần kinh nào để tìm hiểu mối tương quan giữa các chuỗi thời gian?

Tôi có hai (hoặc nhiều hơn về nguyên tắc) chuỗi thời gian 1xN và tôi muốn đào tạo một NN để dự đoán giá trị tiếp theo của cả hai. Tôi có thể sắp xếp chúng dưới dạng ma trận 2xN và cung cấp một cửa sổ từ ma trận …

7 machine-learning neural-network time-series correlation

1

Làm thế nào để có được điểm tự tin cho dự đoán?

Trong bài toán hồi quy, có thể tính điểm tin cậy / độ tin cậy cho một dự đoán nhất định cho các mô hình như XGBoost hoặc Mạng nơ-ron không?

7 machine-learning neural-network regression decision-trees xgboost

1

Tại sao ReLU không bị rò rỉ luôn thích ReLU hơn với độ dốc bằng 0 cho x <0?

Đối với tôi, ReLU bị rò rỉ sẽ có hiệu suất tốt hơn nhiều vì ReLU tiêu chuẩn không thể sử dụng một nửa không gian của nó (x <0 trong đó độ dốc bằng 0). Nhưng điều này không xảy ra và trong thực tế hầu hết mọi người …

7 neural-network gradient-descent

1

Sau giai đoạn đào tạo, tốt hơn là chạy các mạng thần kinh trên GPU hoặc CPU?

Hiểu biết của tôi là GPU hiệu quả hơn để chạy mạng lưới thần kinh, nhưng gần đây có người đề nghị với tôi rằng GPU chỉ cần thiết cho giai đoạn đào tạo. Sau khi được đào tạo, việc chạy chúng trên CPU sẽ thực sự hiệu quả hơn. …

7 neural-network deep-learning gpu

1

Mạng lưới thần kinh với số lượng đầu vào linh hoạt?

Có thể tạo ra một mạng lưới thần kinh cung cấp một đầu ra nhất quán cho rằng đầu vào có thể ở các vectơ có độ dài khác nhau? Tôi hiện đang ở trong một tình huống mà tôi đã lấy mẫu rất nhiều tệp âm thanh, có độ …

7 neural-network regression tensorflow supervised-learning audio-recognition

1

Backpropagation: Trong các phương pháp bậc hai, đạo hàm ReLU có phải là 0 không? và tác dụng của nó đối với việc đào tạo?

ReLU là một chức năng kích hoạt được định nghĩa là h=max(0,a)h=max(0,a)h = \max(0, a)trong đó .a=Wx+ba=Wx+ba = Wx + b Thông thường, chúng tôi đào tạo mạng lưới thần kinh với các phương pháp bậc nhất như SGD, Adam, RMSprop, Adadelta hoặc Adagrad. Backpropagation trong các phương pháp bậc …

7 neural-network optimization backpropagation

2

Cách cập nhật trọng số thiên vị và thiên vị bằng thuật toán backpropagation

Tôi đang viết thuật toán đào tạo của riêng mình, nhưng tôi không biết cách đặt trọng số sai lệch. Tôi đã thiết lập thiên vị trong lớp nào chưa? Phải cân trọng lượng, được cập nhật trong mỗi lớp?

7 machine-learning neural-network backpropagation

1

Mạng nơ-ron: Tôi có thể sử dụng cả sigmoid và tanh làm chức năng kích hoạt không?

Trong một kiến trúc mạng thần kinh, tôi có thể sử dụng hàm sigmoid trong một số lớp và hàm tanh trong các lớp khác không? Nó có phải là một lựa chọn tốt?

7 neural-network

1

Mạng nơ-ron: Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu trong thế giới thực để phát hiện các sự kiện xác suất thấp?

Tôi có một bộ dữ liệu thế giới thực của những người vay tín dụng (50.000 hồ sơ). Bộ này chứa các danh mục như Đã kết hôn, Độc thân, Ly dị, v.v. cũng như dữ liệu liên tục như Thu nhập, Tuổi, v.v ... Một số hồ sơ không …

7 machine-learning neural-network data-cleaning forecast

Câu hỏi được gắn thẻ «neural-network»