Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Trong tài liệu mạng thần kinh, chúng ta thường bắt gặp từ "tenor". Nó khác với một vector? Và từ một ma trận? Bạn đã có ví dụ cụ thể nào làm rõ định nghĩa của nó chưa? Tôi hơi bối rối về định nghĩa của nó. Wikipedia không giúp …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu bối cảnh của cuốn sách "Perceptrons" nổi tiếng của Minsky và Papert từ năm 1969, rất quan trọng đối với các mạng lưới thần kinh. Theo như tôi biết, chưa có thuật toán học có giám sát chung nào khác ngoại trừ perceptron: cây …

16 classification  neural-networks  history 

Tôi xin lỗi trước vì thực tế là tôi vẫn đang tăng tốc về vấn đề này. Tôi đang cố gắng tìm hiểu những ưu và nhược điểm của việc sử dụng tanh (ánh xạ -1 đến 1) so với sigmoid (ánh xạ 0 đến 1) cho chức năng kích …

16 neural-networks 

Khi học mạng nơ ron tích chập, tôi có câu hỏi liên quan đến hình sau. 1) C1 trong lớp 1 có 6 bản đồ đặc trưng, ​​điều đó có nghĩa là có sáu hạt tích chập? Mỗi hạt nhân chập được sử dụng để tạo bản đồ tính năng …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

Tôi đang nghiên cứu các mạng thần kinh tích chập (CNN) do các ứng dụng của chúng trong thị giác máy tính. Tôi đã quen thuộc với các mạng thần kinh tiêu chuẩn nguồn cấp dữ liệu, vì vậy tôi hy vọng rằng một số người ở đây có thể …

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

Tôi đã bắt gặp một số cách cơ bản để đo lường sự phức tạp của mạng lưới thần kinh: Ngây thơ và không chính thức: đếm số lượng tế bào thần kinh, tế bào thần kinh ẩn, lớp hoặc lớp ẩn Kích thước VC (Eduardo D. Sontag [1998] "Kích …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

Tôi cần một số tài nguyên để bắt đầu sử dụng các mạng thần kinh để dự báo chuỗi thời gian. Tôi cảnh giác khi thực hiện một số bài báo và sau đó phát hiện ra rằng họ đã nói quá nhiều về tiềm năng của các phương pháp …

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Đây là một câu hỏi về thuật ngữ. Đôi khi tôi thấy mọi người gọi các mạng lưới thần kinh sâu là "tri giác đa tầng", tại sao lại như vậy? Một perceptron, tôi đã được dạy, là một bộ phân loại một lớp (hoặc biến hồi quy) với đầu …

16 neural-networks  perceptron 

Tôi hiểu lý do đằng sau việc chia dữ liệu thành tập Kiểm tra và tập Xác thực. Tôi cũng hiểu rằng kích thước của sự phân chia sẽ phụ thuộc vào tình huống nhưng nhìn chung sẽ thay đổi từ 50/50 đến 90/10. Tôi đã xây dựng một RNN …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

Trong quá trình đào tạo một bộ phân loại nhị phân mạng thần kinh đơn giản, tôi nhận được giá trị tổn thất cao, sử dụng entropy chéo. Mặc dù vậy, giá trị của độ chính xác trên bộ xác nhận giữ khá tốt. Nó có một số ý nghĩa? …

15 neural-networks  accuracy 

Tôi đang thử nghiệm thuật toán máy tăng cường độ dốc thông qua caretgói trong R. Sử dụng một bộ dữ liệu tuyển sinh đại học nhỏ, tôi đã chạy đoạn mã sau: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Tôi đang xem xét sử dụng phiên bản LSTM ( bộ nhớ ngắn hạn ) của mạng thần kinh tái phát (RNN) để mô hình hóa dữ liệu thời gian. Khi độ dài chuỗi của dữ liệu tăng, độ phức tạp của mạng tăng lên. Do đó, tôi tò mò …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

Tôi đã xây dựng một số mạng thần kinh (MLP (được kết nối đầy đủ), Elman (định kỳ)) cho các tác vụ khác nhau, như chơi trò chơi điện tử, phân loại chữ số viết tay và công cụ ... Ngoài ra, tôi đã cố gắng xây dựng một số …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps 

Khi chúng ta đi sâu vào tài liệu của Mạng nơ-ron , chúng ta có thể xác định các phương pháp khác với các cấu trúc liên kết thần kinh (kiến trúc giống như "Mạng nơ-ron"). Và tôi không nói về Định lý xấp xỉ phổ quát . Ví dụ …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Tôi chưa tìm thấy câu trả lời thỏa đáng cho vấn đề này từ google . Tất nhiên nếu dữ liệu tôi có là hàng triệu thì học sâu là cách. Và tôi đã đọc rằng khi tôi không có dữ liệu lớn thì có lẽ tốt hơn là sử …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning