Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh nhưng tổn thất đào tạo không giảm. Làm thế nào tôi có thể sửa lỗi này? Tôi không hỏi về việc quá mức hoặc chính quy. Tôi đang hỏi về cách giải quyết vấn đề mà hiệu suất mạng của tôi …

147 neural-networks  deep-learning 

Trạng thái của nghệ thuật phi tuyến tính là sử dụng các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) thay vì chức năng sigmoid trong mạng lưới thần kinh sâu. Các lợi thế là gì? Tôi biết rằng đào tạo một mạng khi ReLU được sử dụng sẽ nhanh hơn, …

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Gần đây tôi đã đọc về học tập sâu và tôi bối rối về các điều khoản (hoặc nói công nghệ). Sự khác biệt giữa Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) và Tự động mã hóa?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

Tôi chưa thấy câu hỏi được nêu chính xác trong các điều khoản này và đây là lý do tại sao tôi đưa ra một câu hỏi mới. Điều tôi quan tâm muốn biết không phải là định nghĩa của một mạng lưới thần kinh, mà là sự hiểu biết …

114 neural-networks  deep-learning 

Tôi hiện đang làm Hướng dẫn học tập sâu Udacity. Trong Bài học 3, họ nói về tích chập 1x1. Phép chập 1x1 này được sử dụng trong Mô-đun khởi động của Google. Tôi đang gặp khó khăn để hiểu thế nào là tích chập 1x1. Tôi cũng đã thấy …

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network 

Có một số biến thể về cách bình thường hóa hình ảnh nhưng dường như hầu hết đều sử dụng hai phương pháp sau: Trừ giá trị trung bình trên mỗi kênh được tính trên tất cả các hình ảnh (ví dụ: VGG_ILSVRC_16_layers ) Trừ theo pixel / kênh được …

88 deep-learning  image-processing 

Trong những năm gần đây, mạng lưới thần kinh tích chập (hoặc có lẽ là mạng lưới thần kinh sâu nói chung) đã trở nên sâu hơn và sâu hơn, với các mạng tiên tiến đi từ 7 lớp ( AlexNet ) đến 1000 lớp ( Lưới dư) trong không …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Một epoch trong độ dốc dốc ngẫu nhiên được định nghĩa là một lần đi qua dữ liệu. Đối với mỗi xe buýt nhỏ SGD, mẫu được vẽ, độ dốc được tính toán và các tham số được cập nhật. Trong cài đặt kỷ nguyên, các mẫu được vẽ mà …

69 neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

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 

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 

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 

Trong hầu hết các mã Tensorflow tôi đã thấy Adam Tối ưu hóa được sử dụng với Tỷ lệ học tập không đổi là 1e-4(tức là 0,0001). Mã thường trông như sau: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These …

53 neural-networks  deep-learning  gradient-descent  tensorflow  adam 

Có Mạng thần kinh tái phát và Mạng thần kinh đệ quy. Cả hai thường được ký hiệu bằng cùng một từ viết tắt: RNN. Theo Wikipedia , NN tái phát thực tế là NN đệ quy, nhưng tôi không thực sự hiểu lời giải thích. Hơn nữa, tôi dường …

48 machine-learning  neural-networks  deep-learning  natural-language 

Trong những năm gần đây, Mạng lưới thần kinh chuyển đổi (CNN) đã trở thành công nghệ tiên tiến để nhận dạng đối tượng trong thị giác máy tính. Thông thường, một CNN bao gồm một số lớp chập, tiếp theo là hai lớp được kết nối đầy đủ. Một …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

Trong một bài đăng trên blog gần đây của Rong Ge, người ta nói rằng: Người ta tin rằng đối với nhiều vấn đề bao gồm học lưới sâu, hầu hết tất cả các mức tối thiểu cục bộ đều có giá trị hàm rất giống với tối ưu toàn …

46 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning