Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Tôi đang cố gắng học cách sử dụng Mạng thần kinh. Tôi đã đọc hướng dẫn này . Sau khi lắp Mạng thần kinh trên Chuỗi thời gian bằng cách sử dụng giá trị tại để dự đoán giá trị tại t + 1 , tác giả có được biểu …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

Tại thời điểm nào chúng ta bắt đầu phân loại các mạng thần kinh đa lớp thành các mạng thần kinh sâu hoặc đặt nó theo một cách khác 'Số lớp tối thiểu trong một mạng lưới thần kinh sâu là gì?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

Khi tôi triển khai gradient lô nhỏ, tôi chỉ tính trung bình độ dốc của tất cả các ví dụ trong lô đào tạo. Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng bây giờ tỷ lệ học tối ưu cao hơn nhiều so với độ dốc trực tuyến. Trực giác của tôi …

15 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

Khi theo dõi mạng lưới thần kinh của tôi, tôi thậm chí không thể học được khoảng cách Euclide, tôi đã đơn giản hóa hơn nữa và cố gắng huấn luyện một ReLU duy nhất (với trọng lượng ngẫu nhiên) thành một ReLU duy nhất. Đây là mạng đơn giản …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

Đạo hàm của hàm kích hoạt ReLU được định nghĩa là: R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x )ReLBạn(x)= =mmộtx(0,x) \mathrm{ReLU}(x) = \mathrm{max}(0, x) Còn trường hợp đặc biệt khi có sự gián đoạn trong hàm tại thì sao?x = 0x= =0x=0

15 self-study  neural-networks 

Tôi đang cố gắng để hiểu chức năng mất Yolo v2: λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1objij[(wi−−√−w^i−−√)2+(hi−−√−h^i−−√)2]+∑i=0S2∑j=0B1objij(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1noobjij(Ci−C^i)2+∑i=0S21obji∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0B1ijobj[(wi−w^i)2+(hi−h^i)2]+∑i=0S2∑j=0B1ijobj(Ci−C^i)2+λnoobj∑i=0S2∑j=0B1ijnoobj(Ci−C^i)2+∑i=0S21iobj∑c∈classes(pi(c)−p^i(c))2\begin{align} &\lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(x_i-\hat{x}_i)^2 + (y_i-\hat{y}_i)^2 ] \\&+ \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}[(\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2 +(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 ]\\ &+ \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^B \mathbb{1}_{ij}^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \\ &+ \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj}\sum_{c \in classes}(p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2 \\ \end{align} Nếu bất kỳ người nào có …

15 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

Những nơi tôi đã đọc về lời nguyền chiều giải thích nó kết hợp với kNN là chủ yếu và các mô hình tuyến tính nói chung. Tôi thường xuyên thấy những người xếp hạng hàng đầu trong Kaggle sử dụng hàng ngàn tính năng trên bộ dữ liệu hầu …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

Trong học máy cơ bản, chúng ta được dạy "quy tắc ngón tay cái" sau đây: a) kích thước của dữ liệu của bạn phải lớn hơn ít nhất 10 lần kích thước của kích thước VC của bộ giả thuyết của bạn. b) một mạng lưới thần kinh có …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

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 

Trong các mạng nơ ron tích chập (CNN), ma trận các trọng số ở mỗi bước sẽ được lật các hàng và cột để lấy ma trận hạt nhân, trước khi tiến hành tích chập. Điều này được giải thích trên một loạt các video của Hugo Larochelle tại đây …

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

Trong một mạng thần kinh tái phát, bạn thường sẽ chuyển tiếp truyền qua một số bước thời gian, "hủy đăng ký" mạng và sau đó truyền lại qua chuỗi các đầu vào. Tại sao bạn không chỉ cập nhật các trọng số sau mỗi bước riêng lẻ trong chuỗi? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

Cấu trúc của câu hỏi này như sau: ban đầu, tôi cung cấp khái niệm về học tập hòa đồng , hơn nữa tôi cung cấp một danh sách các nhiệm vụ nhận dạng mẫu , sau đó tôi đưa ra các ví dụ về thuật toán học tập đồng …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Tôi là người mới bắt đầu cố gắng kết hợp dự án đầu tiên của mình. Tôi đã có một dự án phân loại bài hát trong đầu, nhưng vì tôi sẽ được dán nhãn thủ công, tôi chỉ có thể kết hợp hợp lý khoảng 1000 bài hát, hoặc …

14 neural-networks 

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 

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