Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»

Al Rahimi gần đây đã có một cuộc nói chuyện rất khiêu khích trong NIPS 2017 so sánh Machine Learning hiện tại với Alchemy. Một trong những tuyên bố của ông là chúng ta cần quay lại với những phát triển lý thuyết, để có những định lý đơn giản …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

Tôi đang cố gắng để hiểu phần tích chập của mạng nơ ron tích chập. Nhìn vào hình sau: Tôi không có vấn đề gì trong việc hiểu lớp chập đầu tiên trong đó chúng ta có 4 hạt nhân khác nhau (có kích thước ), chúng ta kết hợp …

44 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Tôi muốn tìm hiểu Mạng lưới thần kinh. Tôi là một nhà ngôn ngữ học tính toán. Tôi biết phương pháp học máy thống kê và có thể viết mã bằng Python. Tôi đang tìm cách bắt đầu với các khái niệm của nó và biết một hoặc hai mô …

43 neural-networks  deep-learning  references  natural-language  computer-vision 

Tôi đã thấy rằng Imagenet và CNN lớn khác sử dụng các lớp chuẩn hóa phản ứng cục bộ. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy nhiều thông tin về họ. Chúng quan trọng như thế nào và khi nào chúng nên được sử dụng? Từ http : // caffe.berICHvision.org/tutorial/layers.html#data-layers …

41 deep-learning  convolution  conv-neural-network 

Tôi tìm thấy đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) được ca ngợi ở một số nơi như là một giải pháp cho vấn đề độ dốc biến mất cho các mạng thần kinh. Nghĩa là, người ta sử dụng max (0, x) làm chức năng kích hoạt. Khi kích …

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

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 

Một vấn đề tôi thường thấy được đưa ra trong bối cảnh Mạng thần kinh nói chung và Mạng lưới thần kinh sâu nói riêng, đó là chúng "đói dữ liệu" - đó là chúng không hoạt động tốt trừ khi chúng ta có một bộ dữ liệu lớn với …

37 neural-networks  deep-learning  regularization 

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh và tổn thất đào tạo giảm, nhưng mất xác thực thì không, hoặc nó giảm ít hơn nhiều so với những gì tôi mong đợi, dựa trên các tài liệu tham khảo hoặc thí nghiệm có kiến ​​trúc và dữ liệu …

37 neural-networks  deep-learning 

Sự khác biệt giữa các thuật ngữ "hạt nhân" và "bộ lọc" trong bối cảnh của các mạng thần kinh tích chập là gì?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

Tôi đang tạo một mạng nơ ron tích chập (CNN), trong đó tôi có một lớp chập theo sau là một lớp gộp và tôi muốn áp dụng bỏ học để giảm quá mức. Tôi có cảm giác rằng lớp bỏ học nên được áp dụng sau lớp gộp, nhưng …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

Mã hóa thưa thớt được định nghĩa là học một tập các vectơ cơ sở quá hoàn chỉnh để biểu diễn các vectơ đầu vào (<- tại sao chúng ta muốn điều này). Sự khác biệt giữa mã hóa thưa thớt và bộ mã hóa tự động là gì? Khi …

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

Có ai nhìn thấy bất kỳ tài liệu về đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu? Tôi chỉ thấy đào tạo trước không được giám sát trong bộ tự động mã hóa hoặc máy Boltzman bị hạn chế.

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

Các máy tính trong một thời gian dài đã có thể chơi cờ bằng cách sử dụng một "kỹ thuật vũ phu", tìm kiếm đến một độ sâu nhất định và sau đó đánh giá vị trí. Tuy nhiên, máy tính AlphaGo chỉ sử dụng ANN để đánh giá các …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

Giới thiệu nền Trong một mạng nơ ron tích chập, chúng ta thường có một cấu trúc / luồng chung trông như thế này: hình ảnh đầu vào (tức là một vectơ 2D x) (Lớp kết hợp đầu tiên (Conv1) bắt đầu tại đây ...) kết hợp một bộ các …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Hinton và Salakhutdinov trong việc giảm kích thước dữ liệu với mạng nơ ron, Science 2006 đã đề xuất một PCA phi tuyến tính thông qua việc sử dụng bộ mã hóa tự động sâu. Tôi đã cố gắng xây dựng và huấn luyện bộ mã hóa tự động PCA …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders