Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»

2

Mối quan hệ giữa lý thuyết trò chơi và học tập củng cố là gì?

Tôi quan tâm đến (Deep) Học tăng cường (RL) . Trước khi đi sâu vào lĩnh vực này, tôi có nên tham gia một khóa học về Lý thuyết trò chơi (GT) không? Làm thế nào GT và RL liên quan?

11 deep-learning  reinforcement-learning  game-theory 

---

2

Các bộ lọc và bản đồ kích hoạt được kết nối trong Mạng thần kinh chuyển đổi như thế nào?

Các bản đồ kích hoạt ở một lớp nhất định được kết nối với các bộ lọc cho lớp đó như thế nào? Tôi không hỏi về cách thực hiện thao tác tích chập giữa bộ lọc và bản đồ kích hoạt, tôi đang hỏi về loại kết nối mà …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

---

3

Phi tuyến tính trước lớp Softmax cuối cùng trong mạng nơ ron tích chập

Tôi đang nghiên cứu và cố gắng thực hiện các mạng nơ ron tích chập, nhưng tôi cho rằng câu hỏi này áp dụng cho các tri giác đa lớp nói chung. Các nơ-ron đầu ra trong mạng của tôi biểu thị sự kích hoạt của mỗi lớp: nơ-ron hoạt …

11 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

---

1

Tôi có thể sử dụng ReLU trong autoencoder làm chức năng kích hoạt không?

Khi thực hiện một bộ mã hóa tự động với mạng thần kinh, hầu hết mọi người sẽ sử dụng sigmoid làm chức năng kích hoạt. Chúng ta có thể sử dụng ReLU thay thế không? (Vì ReLU không có giới hạn ở giới hạn trên, về cơ bản có …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

---

4

Tại sao chúng ta không học các thông số siêu?

Tôi đã thực hiện một bài báo khá phổ biến " GIẢI THÍCH VÀ KIỂM TRA TÀI LIỆU THAM KHẢO " và trong bài báo, nó huấn luyện một chức năng mục tiêu đối nghịch J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Nó coi α …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

---

4

Là mô hình học tập sâu tham số? Hoặc không tham số?

Tôi không nghĩ có thể có một câu trả lời cho tất cả các mô hình học tập sâu. Những mô hình học sâu nào là tham số và không tham số và tại sao?

11 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

---

1

Sự khác biệt giữa VAE và Stochastic Backpropagation cho Deep Generative Model là gì?

Sự khác biệt giữa Bay biến đổi mã hóa tự động và Backpropagation Stochastic cho các mô hình tạo sâu là gì? Liệu suy luận trong cả hai phương pháp có dẫn đến cùng một kết quả không? Tôi không biết về bất kỳ so sánh rõ ràng nào giữa …

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

---

1

Tôi nên sử dụng chức năng mất nào để chấm điểm mô hình RNN seq2seq?

Tôi đang làm việc thông qua bài báo Cho 2014 giới thiệu kiến ​​trúc bộ mã hóa-giải mã cho mô hình seq2seq. Trong bài báo, dường như họ sử dụng xác suất của đầu ra cho đầu vào (hoặc đó là khả năng ghi nhật ký âm) làm hàm mất …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

---

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 

---

1

Mối liên hệ giữa tỷ lệ học tập và số lớp ẩn?

Có quy tắc nào giữa độ sâu của mạng lưới thần kinh và tốc độ học tập không? Tôi đã nhận thấy rằng mạng lưới càng sâu thì tỷ lệ học tập phải càng thấp. Nếu đó là chính xác, tại sao vậy?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

---

3

Có thể đào tạo mạng lưới thần kinh để vẽ hình theo một phong cách nhất định?

Có thể đào tạo mạng lưới thần kinh để vẽ hình theo phong cách nhất định? (Vì vậy, nó lấy một hình ảnh và vẽ lại theo phong cách mà nó đã được đào tạo.) Có bất kỳ công nghệ được phê duyệt cho loại điều đó? Tôi biết về …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

---

1

Cắt gradient khi đào tạo mạng lưới thần kinh sâu

Khi nào người ta muốn thực hiện cắt độ dốc khi đào tạo RNN hoặc CNN? Tôi đặc biệt quan tâm đến cái sau. Điều gì sẽ là một giá trị khởi đầu tốt để cắt? (tất nhiên nó có thể được điều chỉnh)

10 deep-learning 

---

1

Làm cách nào để xác định số lượng toán tử tích chập trong CNN?

Trong tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phân loại đối tượng, với Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), mạng cung cấp một hiệu suất hấp dẫn. Nhưng tôi không chắc làm thế nào để thiết lập các tham số trong các lớp chập. Ví dụ, một ảnh …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

---

2

WaveNet không thực sự là một tổ hợp giãn nở, phải không?

Trong bài báo gần đây của WaveNet , các tác giả đề cập đến mô hình của họ là có các lớp kết hợp giãn nở. Họ cũng tạo ra các biểu đồ sau, giải thích sự khác biệt giữa các kết cấu 'thông thường' và các kết luận giãn. …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

---

2

Neo nhanh hơn RCNN

Trong bài viết RCNN nhanh hơn khi nói về việc neo, chúng có ý nghĩa gì khi sử dụng "kim tự tháp của các hộp tham chiếu" và làm thế nào được thực hiện? Có phải điều này chỉ có nghĩa là tại mỗi điểm neo W * H * …

10 deep-learning  computer-vision 

---