Khoa học dữ liệu neural-network

4

Word2Vec để nhận dạng thực thể được đặt tên

Tôi đang tìm cách sử dụng triển khai word2vec của google để xây dựng một hệ thống nhận dạng thực thể có tên. Tôi đã nghe nói rằng các mạng lưới thần kinh đệ quy với sự lan truyền ngược qua cấu trúc rất phù hợp cho các nhiệm vụ …

25 machine-learning python neural-network nlp

3

Tại sao cộng đồng NLP và Machine Learning quan tâm đến việc học sâu?

Tôi hy vọng bạn có thể giúp tôi, vì tôi có một số câu hỏi về chủ đề này. Tôi là người mới trong lĩnh vực học sâu, và trong khi tôi thực hiện một số hướng dẫn, tôi không thể liên quan hoặc phân biệt các khái niệm với …

24 machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning

6

Tại sao mạng nơ ron tích chập hoạt động?

Tôi thường nghe mọi người nói rằng tại sao mạng lưới thần kinh tích chập vẫn chưa được hiểu rõ. Được biết tại sao các mạng thần kinh tích chập luôn kết thúc việc học các tính năng ngày càng tinh vi khi chúng ta đi lên các lớp? Điều …

22 machine-learning neural-network deep-learning convnet cnn

2

Làm cách nào để tính mAP cho nhiệm vụ phát hiện cho Thử thách PASCAL VOC?

Làm cách nào để tính mAP (có nghĩa là Độ chính xác trung bình) cho nhiệm vụ phát hiện cho bảng xếp hạng Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Có nói - tại trang 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Độ chính xác trung bình (AP). Đối với thử thách VOC2007, độ chính xác trung bình …

22 machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

3

Sự khác biệt giữa Gradient Descent và Stochastic Gradient Descent là gì?

Sự khác biệt giữa Gradient Descent và Stochastic Gradient Descent là gì? Tôi không quen thuộc lắm với những điều này, bạn có thể mô tả sự khác biệt bằng một ví dụ ngắn không?

22 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent

3

Mạng thần kinh cho hồi quy đa đầu ra

Tôi có một bộ dữ liệu chứa 34 cột đầu vào và 8 cột đầu ra. Một cách để giải quyết vấn đề là lấy 34 đầu vào và xây dựng mô hình hồi quy riêng cho từng cột đầu ra. Tôi tự hỏi liệu vấn đề này có thể …

21 neural-network regression tensorflow

1

Có bất kỳ quy tắc để chọn kích thước của một lô nhỏ?

Khi đào tạo mạng lưới thần kinh, một siêu tham số là kích thước của một chiếc xe buýt nhỏ. Các lựa chọn phổ biến là 32, 64 và 128 yếu tố trên mỗi lô nhỏ. Có bất kỳ quy tắc / hướng dẫn nào một lô nhỏ nên lớn …

21 neural-network deep-learning convnet optimization

2

Lựa chọn giữa TensorFlow hoặc Theano làm phụ trợ cho Keras

Keras hỗ trợ cả TensorFlow và Theano dưới dạng phụ trợ: những ưu / nhược điểm của việc chọn cái này so với cái kia, bên cạnh thực tế là hiện tại không phải tất cả các hoạt động đều được thực hiện với phụ trợ TensorFlow?

20 neural-network deep-learning theano tensorflow keras

4

Liệu độ dốc gốc luôn hội tụ đến mức tối ưu?

Tôi tự hỏi liệu có bất kỳ kịch bản trong đó giảm dần độ dốc không hội tụ đến mức tối thiểu. Tôi biết rằng độ dốc không phải lúc nào cũng được đảm bảo để hội tụ đến mức tối ưu toàn cầu. Tôi cũng nhận thức được rằng …

20 machine-learning neural-network deep-learning optimization gradient-descent

3

Trích xuất từ khóa / cụm từ từ Văn bản bằng thư viện Deep Learning

Có lẽ điều này là quá rộng, nhưng tôi đang tìm kiếm tài liệu tham khảo về cách sử dụng học sâu trong một nhiệm vụ tóm tắt văn bản. Tôi đã thực hiện tóm tắt văn bản bằng cách sử dụng các cách tiếp cận tần số từ tiêu …

20 neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

2

Tại sao ReLU được sử dụng như một chức năng kích hoạt?

Các chức năng kích hoạt được sử dụng để giới thiệu phi tuyến tính trong đầu ra tuyến tính của loại w * x + btrong mạng thần kinh. Mà tôi có thể hiểu trực giác cho các chức năng kích hoạt như sigmoid. Tôi hiểu những lợi thế của …

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

4

Ý nghĩa của nhóm Số lượng đơn vị trong tế bào LSTM là gì?

Từ mã Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Không thể hủy bỏ điều này có nghĩa là gì. Các đơn vị của tế bào LSTM là gì. Cổng đầu vào, đầu ra và quên? Điều này có nghĩa là "số lượng đơn …

19 neural-network tensorflow rnn

2

Spzzy_c sortical_crossentropy vs c sortical_crossentropy (máy ảnh, độ chính xác)

Cái nào tốt hơn cho độ chính xác hay chúng giống nhau? Tất nhiên, nếu bạn sử dụng c sortical_crossentropy, bạn sử dụng một mã hóa nóng và nếu bạn sử dụng spzzy_c sortical_crossentropy bạn mã hóa như các số nguyên bình thường. Ngoài ra, khi nào thì tốt hơn …

19 neural-network keras loss-function encoding

3

Hướng dẫn chọn trình tối ưu hóa để đào tạo mạng lưới thần kinh

Tôi đã sử dụng mạng lưới thần kinh trong một thời gian. Tuy nhiên, một điều mà tôi không ngừng đấu tranh là việc lựa chọn một trình tối ưu hóa để đào tạo mạng (sử dụng backprop). Những gì tôi thường làm chỉ là bắt đầu với một (ví …

18 neural-network optimization backpropagation

4

Tìm kiếm siêu tham số cho LSTM-RNN bằng Keras (Python)

Từ Hướng dẫn RNN của Keras: "RNNs rất khó. Lựa chọn kích thước lô là quan trọng, lựa chọn mất và tối ưu hóa là rất quan trọng, v.v. Một số cấu hình sẽ không hội tụ." Vì vậy, đây là câu hỏi chung hơn về việc điều chỉnh các …

18 python neural-network deep-learning keras hyperparameter

Câu hỏi được gắn thẻ «neural-network»