Lập trình neural-network

20

Vai trò của sự thiên vị trong các mạng lưới thần kinh là gì?

Tôi biết về độ dốc gốc và thuật toán lan truyền ngược. Điều tôi không nhận được là: khi nào việc sử dụng thành kiến quan trọng và bạn sử dụng nó như thế nào? Ví dụ, khi ánh xạ ANDhàm, khi tôi sử dụng 2 đầu vào và 1 …

806 machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation

13

Epoch vs Lặp lại khi đào tạo mạng lưới thần kinh

Sự khác biệt giữa kỷ nguyên và lặp đi lặp lại khi đào tạo một tri giác nhiều lớp là gì?

413 machine-learning neural-network deep-learning artificial-intelligence terminology

6

Lợi thế của mạng nơ ron nhân tạo so với máy Vector hỗ trợ là gì? [đóng cửa]

Vì hiện tại, câu hỏi này không phù hợp với định dạng Hỏi & Đáp của chúng tôi. Chúng tôi hy vọng câu trả lời sẽ được hỗ trợ bởi các sự kiện, tài liệu tham khảo hoặc chuyên môn, nhưng câu hỏi này có thể sẽ thu hút tranh …

381 machine-learning neural-network classification svm

1

Giá trị cực kỳ nhỏ hoặc NaN xuất hiện trong mạng nơ-ron huấn luyện

Tôi đang cố gắng triển khai kiến trúc mạng thần kinh trong Haskell và sử dụng nó trên MNIST. Tôi đang sử dụng hmatrixgói cho đại số tuyến tính. Khung đào tạo của tôi được xây dựng bằng cách sử dụng pipesgói. Mã của tôi biên dịch và không bị …

328 algorithm haskell neural-network backpropagation

2

Giải thích đầu vào của Keras: input_shape, đơn vị, batch_size, dim, v.v.

Đối với bất kỳ lớp Keras nào ( Layerlớp), ai đó có thể giải thích cách hiểu sự khác biệt giữainput_shape , units, dim, vv? Ví dụ, tài liệu nói units chỉ định hình dạng đầu ra của một lớp. Trong hình ảnh của mạng lưới thần kinh dưới đây …

262 neural-network deep-learning keras keras-layer tensor

11

Ý nghĩa của các bản ghi từ trong TensorFlow là gì?

Trong hàm TensorFlow sau đây, chúng ta phải cung cấp kích hoạt các nơ-ron nhân tạo ở lớp cuối cùng. Điều đó tôi hiểu. Nhưng tôi không hiểu tại sao nó được gọi là nhật ký? Đó không phải là một hàm toán học sao? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = …

250 tensorflow machine-learning neural-network deep-learning cross-entropy

3

Làm thế nào để diễn giải sự mất mát của tinh thần và độ chính xác của người dùng cho một mô hình học máy

Khi tôi huấn luyện mạng lưới thần kinh của mình với Theano hoặc Tensorflow, họ sẽ báo cáo một biến gọi là "mất" mỗi epoch. Làm thế nào tôi nên giải thích biến này? Mất cao hơn là tốt hơn hoặc tồi tệ hơn, hoặc nó có ý nghĩa gì …

201 machine-learning neural-network mathematical-optimization deep-learning objective-function

7

Tôi gọi hàm BatchN normalization trong Keras ở đâu?

Nếu tôi muốn sử dụng chức năng BatchN normalization trong Keras, thì tôi có cần gọi nó một lần duy nhất khi bắt đầu không? Tôi đọc tài liệu này cho nó: http://keras.io/layers/n normalization / Tôi không thấy nơi tôi phải gọi nó. Dưới đây là mã của tôi đang …

167 python keras neural-network data-science batch-normalization

9

Tại sao sử dụng softmax trái ngược với tiêu chuẩn hóa?

Trong lớp đầu ra của mạng nơ ron, thông thường sử dụng hàm softmax để xấp xỉ phân phối xác suất: Điều này là tốn kém để tính toán vì số mũ. Tại sao không chỉ đơn giản thực hiện một biến đổi Z để tất cả các đầu ra …

159 math neural-network softmax

11

Tại sao binary_crossentropy và c sortical_crossentropy cung cấp các hiệu suất khác nhau cho cùng một vấn đề?

Tôi đang cố gắng đào tạo một CNN để phân loại văn bản theo chủ đề. Khi tôi sử dụng entropy chéo nhị phân, tôi có độ chính xác ~ 80%, với entropy chéo phân loại tôi có độ chính xác ~ 50%. Tôi không hiểu tại sao lại như …

159 machine-learning keras neural-network deep-learning conv-neural-network

7

Sự khác biệt giữa đào tạo, xác nhận và bộ kiểm tra, trong các mạng thần kinh là gì?

Tôi đang sử dụng thư viện này để thực hiện một tác nhân học tập. Tôi đã tạo ra các trường hợp đào tạo, nhưng tôi không biết chắc chắn các bộ kiểm tra và xác nhận là gì. Giáo viên nói: 70% nên là trường hợp đào tạo, 10% …

155 artificial-intelligence neural-network

9

Tại sao chúng ta phải bình thường hóa đầu vào cho một mạng thần kinh nhân tạo?

Đây là một câu hỏi chính, liên quan đến lý thuyết về mạng lưới thần kinh: Tại sao chúng ta phải bình thường hóa đầu vào cho một mạng thần kinh? Tôi hiểu rằng đôi khi, ví dụ, khi các giá trị đầu vào không phải là số, một phép …

151 tensorflow machine-learning neural-network normalization

8

Khi nào tôi nên sử dụng thuật toán di truyền trái ngược với mạng lưới thần kinh? [đóng cửa]

Vì hiện tại, câu hỏi này không phù hợp với định dạng Hỏi & Đáp của chúng tôi. Chúng tôi hy vọng câu trả lời sẽ được hỗ trợ bởi các sự kiện, tài liệu tham khảo hoặc chuyên môn, nhưng câu hỏi này có thể sẽ thu hút tranh …

139 artificial-intelligence machine-learning neural-network genetic-algorithm

7

Làm thế nào để đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo để chơi Diablo 2 bằng cách sử dụng đầu vào trực quan?

Tôi hiện đang cố gắng để có được ANN để chơi một trò chơi video và tôi đã hy vọng nhận được sự giúp đỡ từ cộng đồng tuyệt vời ở đây. Tôi đã giải quyết trên Diablo 2. Do đó, chơi trò chơi theo thời gian thực và theo …

139 machine-learning computer-vision neural-network video-processing reinforcement-learning

12

Tại sao phải sử dụng chức năng kích hoạt phi tuyến trong mạng nơ ron truyền bá?

Tôi đã đọc một số điều trên mạng thần kinh và tôi hiểu nguyên tắc chung của mạng lưới thần kinh một lớp. Tôi hiểu sự cần thiết của các lớp quảng cáo, nhưng tại sao các hàm kích hoạt phi tuyến được sử dụng? Câu hỏi này được theo …

139 math machine-learning neural-network deep-learning

Câu hỏi được gắn thẻ «neural-network»