Thống kê và dữ liệu lớn deep-learning

1

Năng lực của điểm số của một mô hình học máy là gì?

Tôi đang nghiên cứu Hướng dẫn này về Bộ biến đổi tự động biến đổi của Carl Doersch . Trong trang thứ hai có ghi: Một trong những khung phổ biến nhất như vậy là Bộ biến đổi tự động biến đổi [1, 3], chủ đề của hướng dẫn này. …

15 machine-learning deep-learning autoencoders variational-bayes

2

Giải thích về các đột biến trong mất tập luyện so với các lần lặp với Trình tối ưu hóa Adam

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng i) SGD và ii) Trình tối ưu hóa Adam. Khi sử dụng SGD bình thường, tôi nhận được một sự mất tập luyện trơn tru so với đường cong lặp lại như được thấy dưới đây (màu …

15 neural-networks deep-learning adam

1

Tại sao chúng ta không sử dụng tỷ lệ học tập không liên tục cho độ dốc tốt cho những thứ khác ngoài mạng lưới thần kinh?

Văn học học sâu có đầy đủ các thủ thuật thông minh với việc sử dụng tỷ lệ học tập không liên tục theo độ dốc. Những thứ như phân rã theo cấp số nhân, RMSprop, Adagrad, v.v ... rất dễ thực hiện và có sẵn trong mọi gói học …

14 machine-learning deep-learning optimization gradient-descent

3

Mạng lưới thần kinh sâu - Chỉ để phân loại hình ảnh?

Tất cả các ví dụ tôi tìm thấy bằng cách sử dụng niềm tin sâu sắc hoặc mạng lưới thần kinh tích chập sử dụng chúng để phân loại hình ảnh, phát hiện vi khuẩn hoặc nhận dạng giọng nói. Các mạng nơ ron sâu cũng có ích cho các …

14 regression machine-learning neural-networks deep-learning

1

Có sự khác biệt nào giữa việc đào tạo một bộ mã hóa tự động xếp chồng và mạng lưới thần kinh 2 lớp không?

Giả sử tôi đang viết một thuật toán để xây dựng bộ mã hóa tự động xếp chồng 2 lớp và mạng nơ ron 2 lớp. Chúng là những thứ giống nhau hay khác biệt? Điều tôi hiểu là khi tôi xây dựng một bộ mã hóa tự động xếp …

14 neural-networks deep-learning autoencoders

4

Bạn cần bao nhiêu dữ liệu cho một mạng nơ ron tích chập?

Nếu tôi có một mạng nơ ron tích chập (CNN), có khoảng 1.000.000 tham số, thì cần bao nhiêu dữ liệu đào tạo (giả sử tôi đang thực hiện giảm độ dốc ngẫu nhiên)? Có bất kỳ quy tắc của ngón tay cái? Ghi chú bổ sung: Khi tôi thực …

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

2

Spoutial Dropout trong 2D được triển khai như thế nào?

Điều này là với sự giới thiệu đối với Bản địa hóa đối tượng hiệu quả bằng cách sử dụng Mạng kết hợp và từ những gì tôi hiểu, việc bỏ học được thực hiện trong 2D. Sau khi đọc mã từ Keras về cách triển khai Dropout Spatial 2D, …

14 machine-learning deep-learning tensorflow dropout

3

Tại sao các mạng thần kinh cần lựa chọn tính năng / kỹ thuật?

Đặc biệt trong bối cảnh các cuộc thi kaggle tôi đã nhận thấy rằng hiệu suất của mô hình là tất cả về lựa chọn / kỹ thuật. Mặc dù tôi hoàn toàn có thể hiểu lý do tại sao trong trường hợp đó khi xử lý các thuật toán …

14 neural-networks deep-learning feature-selection feature-engineering

2

Làm thế nào lớp nhúng được đào tạo trong lớp nhúng Keras

Làm thế nào là lớp nhúng được đào tạo trong lớp nhúng Keras? (nói sử dụng phụ trợ kéo căng, nghĩa là nó tương tự như word2vec, găng tay hoặc fasttext) Giả sử chúng tôi không sử dụng nhúng nhúng trước.

14 deep-learning keras word-embeddings

2

Học sâu Bayes là gì?

Bayesian Deep Learning là gì và nó liên quan đến thống kê Bayes truyền thống và Deep Learning truyền thống như thế nào? Các khái niệm chính và toán học liên quan là gì? Tôi có thể nói đó chỉ là số liệu thống kê bayes không tham số không? …

13 bayesian deep-learning

1

Tại sao học tập củng cố sâu không ổn định?

Trong bài viết năm 2015 của DeepMind về học tập củng cố sâu, đã nói rằng "Những nỗ lực trước đây để kết hợp RL với các mạng thần kinh đã thất bại phần lớn do học tập không ổn định". Bài báo sau đó liệt kê một số nguyên …

13 machine-learning neural-networks deep-learning reinforcement-learning

2

Tại sao mạng lưới thần kinh dễ bị lừa?

Tôi đã đọc một số bài viết về việc tạo hình ảnh thủ công để "đánh lừa" một mạng lưới thần kinh (xem bên dưới). Đây có phải là vì các mạng chỉ mô hình xác suất có điều kiện ? Nếu một mạng có thể mô hình xác suất …

13 machine-learning neural-networks deep-learning

1

Những gì mà end end to end end có nghĩa là gì trong các phương pháp học sâu?

Tôi muốn biết nó là gì, và nó khác với thế nào? Giả sử, tôi muốn đạt được độ chính xác cao trong phân loại và phân khúc, cho một nhiệm vụ cụ thể, nếu tôi sử dụng các mạng khác nhau, chẳng hạn như CNN, RNN, v.v. để đạt …

13 machine-learning terminology deep-learning

1

Một số kỹ thuật tăng dữ liệu hữu ích cho các mạng thần kinh tích chập sâu là gì?

Bối cảnh: Gần đây tôi đã hiểu ở mức độ sâu hơn về tầm quan trọng của việc tăng dữ liệu khi đào tạo mạng lưới thần kinh tích chập sau khi xem bài nói chuyện tuyệt vời này của Geoffrey Hinton . Ông giải thích rằng các mạng thần …

13 machine-learning deep-learning

1

Ngăn chặn quá mức LSTM trên tập dữ liệu nhỏ

Tôi đang lập mô hình 15000 tweet để dự đoán tình cảm bằng cách sử dụng LSTM một lớp với 128 đơn vị ẩn bằng cách sử dụng biểu diễn giống như word2vec với 80 thứ nguyên. Tôi nhận được độ chính xác gốc (38% với ngẫu nhiên = 20%) …

13 deep-learning regularization overfitting lstm

Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»