Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

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 

Tôi đã triển khai Q-Learning như được mô tả trong, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/ con / MarkStevePaper.pdf Để khoảng. Q (S, A) Tôi sử dụng cấu trúc mạng thần kinh như sau, Kích hoạt sigmoid Đầu vào, số lượng đầu vào + 1 cho các nơ ron hành động (Tất cả các đầu …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

Tôi đã đọc ở nơi khác rằng lựa chọn chức năng kích hoạt lớp ẩn trong NN phải dựa trên nhu cầu của một người , tức là nếu bạn cần các giá trị trong phạm vi -1 đến 1, hãy sử dụng tanh và sử dụng sigmoid cho phạm …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Tôi đang sử dụng gói nnet trong R để cố gắng xây dựng ANN để dự đoán giá bất động sản cho căn hộ (dự án cá nhân). Tôi chưa quen với điều này và không có nền tảng toán học, vì vậy hãy cởi trần với tôi. Tôi có …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào các máy Boltzmann hoạt động, nhưng tôi không chắc chắn làm thế nào để học được trọng lượng và không thể tìm thấy một mô tả rõ ràng. Điều sau đây có đúng không? (Ngoài ra, con trỏ đến bất kỳ giải …

14 neural-networks 

Dường như có rất nhiều nhầm lẫn trong việc so sánh sử dụng glmnetbên trong caretđể tìm kiếm một lambda tối ưu và sử dụng cv.glmnetđể thực hiện cùng một nhiệm vụ. Nhiều câu hỏi đã được đặt ra, ví dụ: Mô hình phân loại train.glmnet so với cv.glmnet? Cách …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Câu hỏi: có thể đào tạo một NN để phân biệt giữa các số lẻ và số chẵn chỉ sử dụng làm đầu vào cho các số đó không? Tôi có bộ dữ liệu sau: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Tôi đã thấy một phiên bản "bất biến hoán vị" của tác vụ nhận dạng chữ số MNIST. Nó có nghĩa là gì?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Sau một câu hỏi đã được trả lời ( Trích xuất tầm quan trọng của trọng lượng từ mạng chuyển tiếp nguồn cấp một lớp ) Tôi đang tìm kiếm suy luận về mức độ phù hợp của các đầu vào trong mạng thần kinh. Xem xét một mạng lưới …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

Trong khóa đào tạo hàng loạt của một mạng lưới thần kinh, tôi nghe nói rằng một thực tiễn quan trọng là xáo trộn dữ liệu đào tạo trước mỗi kỷ nguyên. Ai đó có thể giải thích tại sao sự xáo trộn ở mỗi kỷ nguyên giúp? Từ tìm …

14 neural-networks 

Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Begnio, Goodfellow và Courtville: Adam bao gồm các hiệu chỉnh sai lệch cho các ước tính của cả các khoảnh khắc thứ tự đầu tiên …

14 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Có bất kỳ lý do chính đáng nào để thích các giá trị nhị phân (0/1) hơn các giá trị chuẩn hóa rời rạc hoặc liên tục , ví dụ (1; 3), làm đầu vào cho mạng feedforward cho tất cả các nút đầu vào (có hoặc không có backpropagation)? …

14 neural-networks 

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 

Tôi đã đọc bài viết trên FaceNet và trong đoạn thứ 3 của phần giới thiệu có ghi: Các cách tiếp cận nhận dạng khuôn mặt trước đó dựa trên các mạng sâu sử dụng lớp phân loại được đào tạo trên một tập hợp các nhận dạng khuôn mặt …

14 neural-networks  image-processing 

Tôi đang cố gắng để hiểu bài báo nổi tiếng "Chơi Atari với học tập tăng cường sâu" ( pdf ). Tôi không rõ về sự khác biệt giữa một kỷ nguyên và tập phim . Trong thuật toán , vòng lặp bên ngoài là các tập , trong khi …

14 neural-networks  terminology  reinforcement-learning  q-learning