Thống kê và dữ liệu lớn deep-belief-networks

3

Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và mạng lưới niềm tin sâu sắc là gì?

Tôi có ấn tượng rằng khi mọi người đề cập đến một mạng lưới 'niềm tin sâu sắc' rằng về cơ bản đây là một mạng lưới thần kinh nhưng rất lớn. Điều này có đúng hay không, một mạng lưới niềm tin sâu sắc cũng ngụ ý rằng thuật …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

8

Thư viện R để học sâu

Tôi đã tự hỏi nếu có bất kỳ thư viện R tốt ngoài kia để tìm hiểu sâu về mạng lưới thần kinh? Tôi biết có những nnet, neuralnetvà RSNNS, nhưng không ai trong số này dường như để thực hiện phương pháp học sâu. Tôi đặc biệt quan tâm …

56 r neural-networks deep-learning rbm deep-belief-networks

5

Sử dụng học sâu để dự đoán chuỗi thời gian

Tôi là người mới trong lĩnh vực học tập sâu và đối với tôi, bước đầu tiên là đọc các bài viết thú vị từ trang web deeplearning.net. Trong các bài báo về học tập sâu, Hinton và những người khác chủ yếu nói về việc áp dụng nó vào …

54 time-series machine-learning prediction deep-learning deep-belief-networks

3

Hướng dẫn chọn siêu âm trong Deep Learning

Tôi đang tìm một bài báo có thể giúp đưa ra một hướng dẫn về cách chọn các siêu đường kính của một kiến trúc sâu, như các bộ mã hóa tự động xếp chồng hoặc các mạng tin sâu. Có rất nhiều siêu âm và tôi rất bối rối …

38 machine-learning deep-learning deep-belief-networks hyperparameter

2

Mạng lưới niềm tin sâu sắc hay Deep Boltzmann Machines?

Tôi bối rối. Có sự khác biệt giữa mạng niềm tin Deep và Máy Deep Boltzmann không? Nếu vậy, sự khác biệt là gì?

28 machine-learning deep-learning rbm deep-belief-networks

3

Kiến trúc của một bộ tự động tích chập xếp chồng lên nhau là gì?

Vì vậy, tôi đang cố gắng thực hiện sơ bộ về hình ảnh của con người bằng cách sử dụng lưới chập. Tôi đọc các giấy tờ ( Paper1 và Paper2 ) và liên kết stackoverflow này , nhưng tôi không chắc là tôi hiểu cấu trúc của lưới (nó …

23 neural-networks deep-learning autoencoders deep-belief-networks

5

Làm thế nào đúng là slide này về học tập sâu tuyên bố rằng tất cả các cải tiến từ những năm 1980 chỉ là do nhiều dữ liệu hơn và máy tính nhanh hơn nhiều?

Tôi đã nghe một cuộc nói chuyện và thấy slide này: Nó đúng như thế nào?

22 deep-learning deep-belief-networks

2

Máy Boltzmann bị hạn chế: nó được sử dụng như thế nào trong học máy?

Lý lịch: Có, Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) CÓ THỂ được sử dụng để khởi tạo các trọng số của mạng thần kinh. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng theo cách "từng lớp" để xây dựng một mạng lưới niềm tin sâu sắc (nghĩa là để đào …

21 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks rbm

2

Học sâu ở đâu và tại sao?

Với tất cả các cuộc nói chuyện trên phương tiện truyền thông và sự cường điệu về việc học sâu ngày nay, tôi đã đọc một số nội dung cơ bản về nó. Tôi chỉ thấy rằng nó chỉ là một phương pháp học máy khác để học các mẫu …

20 machine-learning data-mining deep-learning deep-belief-networks

2

Làm thế nào để hiểu một mạng lưới niềm tin sâu tích chập để phân loại âm thanh?

Trong " Mạng lưới niềm tin sâu sắc kết hợp cho việc học tập không giám sát có thể mở rộng về các biểu diễn phân cấp " của Lee et. al. ( PDF ) DBN Convolutional được đề xuất. Ngoài ra phương pháp được đánh giá để phân loại …

11 classification unsupervised-learning intuition deep-belief-networks

3

Toán học mô hình mạng thần kinh như mô hình đồ họa

Tôi đang vật lộn để tạo ra kết nối toán học giữa một mạng thần kinh và một mô hình đồ họa. Trong các mô hình đồ họa, ý tưởng rất đơn giản: phân phối xác suất nhân tố theo các nhóm trong biểu đồ, với các tiềm năng thường …

11 neural-networks markov-process graphical-model deep-learning deep-belief-networks

4

sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và học tập sâu

Xét về sự khác biệt giữa mạng thần kinh và học sâu, chúng ta có thể liệt kê một số mục, chẳng hạn như bao gồm nhiều lớp hơn, tập dữ liệu lớn, phần cứng máy tính mạnh mẽ để thực hiện mô hình phức tạp. Bên cạnh những điều …

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

3

Lựa chọn tính năng sử dụng học tập sâu?

Tôi muốn tính toán tầm quan trọng của từng tính năng đầu vào bằng mô hình sâu. Nhưng tôi chỉ tìm thấy một bài viết về lựa chọn tính năng bằng cách học sâu - lựa chọn tính năng sâu . Họ chèn một lớp nút được kết nối trực …

9 feature-selection deep-learning deep-belief-networks rbm

2

Nút thắt của việc áp dụng học tập sâu vào thực tế

Sau khi đọc rất nhiều bài học sâu, một loại cảm giác khó chịu là tồn tại rất nhiều thủ thuật trong việc đào tạo mạng để có được hiệu suất tốt hơn bình thường. Từ góc độ ứng dụng công nghiệp, rất khó để phát triển loại thủ thuật …

9 machine-learning deep-learning deep-belief-networks

1

Việc đào tạo các tầng sâu của mạng tham lam có cần thiết cho việc đào tạo thành công hay là độ dốc ngẫu nhiên đủ giảm?

Có thể đạt được kết quả hiện đại bằng cách chỉ sử dụng phương pháp truyền ngược (không cần đào tạo trước )? Hoặc là để tất cả các phương pháp phá kỷ lục sử dụng một số hình thức đào tạo trước? Là tuyên truyền trở lại một mình …

8 deep-learning autoencoders deep-belief-networks pre-training

Câu hỏi được gắn thẻ «deep-belief-networks»