Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»

Nếu mạng lưới thần kinh sâu được coi là xấp xỉ chức năng phổ quát, thì việc mở rộng cơ sở có thực sự cần thiết? Hay đây sẽ là trường hợp cụ thể? Ví dụ: nếu một người có ba biến X định lượng, liệu có bất kỳ lợi …

8 neural-networks  deep-learning  feature-construction 

TL; DR (quá dài, không đọc): Tôi đang làm việc với một vấn đề dự đoán theo chuỗi thời gian, mà tôi coi là một vấn đề Hồi quy bằng cách sử dụng Deep Learning (máy ảnh). Tôi muốn tối ưu hóa cho mối tương quan Pearson giữa dự đoán …

8 machine-learning  deep-learning  loss-functions  pearson-r  mse 

Trong nghiên cứu sâu, và đó là ứng dụng cho thị giác máy tính, có thể nói loại tính năng nào của hai loại trích xuất gộp này không? ví dụ: có thể nói rằng max pool trích xuất các cạnh? Chúng ta có thể nói một cái gì đó …

8 machine-learning  deep-learning  feature-construction  computer-vision 

Tôi có thiết lập sau đây cho dự án nghiên cứu Tài chính / Máy học tại trường đại học của mình: Tôi đang áp dụng Mạng thần kinh (Sâu) (MLP) với cấu trúc sau trong Keras / Theano để phân biệt các cổ phiếu vượt trội (nhãn 1) với …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

Theo tôi hiểu, các mạng nơ-ron sâu đang thực hiện "học đại diện" bằng cách xếp các tính năng lại với nhau. Điều này cho phép học các cấu trúc chiều rất cao trong các tính năng. Tất nhiên, đó là một mô hình tham số với số lượng tham …

8 machine-learning  bayesian  nonparametric  deep-learning 

Tôi còn khá mới đối với nhận dạng chữ số và tôi đã nhận thấy rằng nhiều hướng dẫn sử dụng phân loại SVM, ví dụ: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-USE-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/ sóng / auto_examples / classifying /pl_d_ds_groupification.html Tôi muốn biết nếu có bất kỳ lợi ích (tên miền cụ thể) nào cho công …

8 svm  deep-learning  k-means  pattern-recognition  image-processing 

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 

Khi khởi động với các mạng thần kinh tái phát, tôi đang cố gắng dự đoán một sóng hình sin từ một sóng hình sin khác có tần số khác. Mô hình của tôi là một RNN đơn giản, chuyển tiếp của nó có thể được thể hiện như sau: …

8 regression  time-series  neural-networks  deep-learning  rnn 

Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

https://www.tensorflow.org/ Tất cả các dự án trên TensorFlow tôi đã thấy trong GitHub đều triển khai một số loại mô hình Mạng thần kinh. Với TensorFlow là một cải tiến so với DAG (nó không phải là chu kỳ nữa), tôi đã tự hỏi liệu một số thiếu sót vốn …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  supervised-learning  tensorflow 

Tôi mới học sâu, vì vậy đây có thể là một câu hỏi tầm thường. Nhưng tôi tự hỏi tại sao học sâu (hoặc mạng thần kinh) không hoạt động tốt trên dữ liệu được dán nhãn nhỏ. Bất cứ tài liệu nghiên cứu nào tôi đã đọc, bộ dữ …

8 neural-networks  deep-learning 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào rnn có thể được sử dụng để dự đoán trình tự bằng cách làm việc thông qua một ví dụ đơn giản. Đây là mạng đơn giản của tôi, bao gồm một đầu vào, một nơron ẩn và một đầu ra: Tế …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

Rất mới đối với RBM, cố gắng viết chương trình RBM ngay bây giờ. Xin lỗi nếu đây là một câu hỏi ngớ ngẩn và / hoặc đã trả lời ở đây rồi. Tôi đã đọc một vài bài báo trực tuyến và các câu hỏi ở đây, nhưng tôi …

8 deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Sự khác biệt giữa mạng niềm tin sâu sắc và mạng lồi sâu là gì?

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Tôi mới bắt đầu sử dụng gói autoencoder trong R. Các đầu vào cho autoencode()hàm bao gồm lambda, beta, rho và epsilon. Giới hạn cho các giá trị này là gì? Chúng có khác nhau cho từng chức năng kích hoạt không? Có phải các tham số này được gọi …

8 neural-networks  optimization  deep-learning  deep-belief-networks  autoencoders