Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Tensorflow có một ví dụ hướng dẫn về phân loại CIFAR-10 . Trong hướng dẫn, tổn thất entropy chéo trung bình trên toàn lô được giảm thiểu. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: …

14 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

Trong một số hướng dẫn, tôi thấy rằng khởi tạo trọng lượng "Xavier" (bài báo: Hiểu về khó khăn trong việc đào tạo mạng lưới thần kinh tiếp liệu sâu ) là một cách hiệu quả để khởi tạo trọng số của mạng lưới thần kinh. Đối với các lớp …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

Định lý gần đúng phổ quát là một kết quả khá nổi tiếng đối với các mạng thần kinh, về cơ bản nói rằng theo một số giả định, một hàm có thể được xấp xỉ một cách đồng nhất bởi một mạng thần kinh với bất kỳ độ chính …

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

Tôi bối rối với định nghĩa của mô hình không tham số sau khi đọc liên kết này Mô hình tham số so với mô hình không tham số và Trả lời nhận xét về câu hỏi khác của tôi . Ban đầu tôi nghĩ "tham số so với không …

14 machine-learning  neural-networks  nonparametric  terminology  parametric 

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 

Tôi có dữ liệu thô có khoảng 20 cột (20 tính năng). Mười trong số đó là dữ liệu liên tục và 10 trong số đó là phân loại. Một số dữ liệu phân loại có thể có 50 giá trị khác nhau (Hoa Kỳ). Sau khi tôi xử lý …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

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 

Tôi đã tìm kiếm trên Google, Wikipedia, Google học giả, và nhiều hơn nữa, nhưng tôi không thể tìm thấy nguồn gốc của Autoencoder. Có lẽ đó là một trong những khái niệm phát triển rất chậm và không thể tìm lại điểm xuất phát rõ ràng, nhưng tôi vẫn …

13 neural-networks  autoencoders  history 

Theo tôi, dữ liệu đầu vào tương quan phải dẫn đến quá mức trong các mạng thần kinh vì mạng tìm hiểu mối tương quan, ví dụ như nhiễu trong dữ liệu. Điều này có đúng không?

13 correlation  neural-networks  overfitting 

Khi khởi tạo trọng lượng kết nối trong mạng nơ ron phản hồi, điều quan trọng là khởi tạo chúng ngẫu nhiên để tránh mọi đối xứng mà thuật toán học sẽ không thể phá vỡ. Khuyến nghị mà tôi đã thấy ở nhiều nơi (ví dụ: trong hướng dẫn …

13 neural-networks  backpropagation  weights  truncated-normal 

Ai đó có thể vui lòng cho tôi biết làm thế nào tôi có thể xây dựng một mạng lưới thần kinh bằng phương pháp bó không? Tôi đã đọc rằng, ở chế độ hàng loạt, đối với tất cả các mẫu trong tập huấn luyện, chúng tôi tính toán …

13 machine-learning  neural-networks 

Tôi đang sử dụng mạng lstm và chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu để phân loại văn bản. Tôi chuyển đổi văn bản thành các vectơ một nóng và đưa từng văn bản vào lstm để tôi có thể tóm tắt nó dưới dạng một đại diện duy nhất. Sau …

13 classification  neural-networks  deep-learning  lstm 

Tôi đã đọc cuốn sách của Yoshua Bengio về học sâu và nó nói ở trang 224: Các mạng kết hợp đơn giản là các mạng thần kinh sử dụng phép chập thay cho phép nhân ma trận chung trong ít nhất một trong các lớp của chúng. tuy nhiên, …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

Tôi đang làm việc trong một dự án nhỏ nơi chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá cả hàng hóa (Dầu, Nhôm, Tin, v.v.) trong 6 tháng tới. Tôi có 12 biến như vậy để dự đoán và tôi có dữ liệu từ tháng 4 năm 2008 - tháng …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Trong hầu hết các ví dụ tôi đã thấy cho đến nay của các mạng thần kinh, mạng được sử dụng để phân loại và các nút được chuyển đổi với chức năng sigmoid. Tuy nhiên, tôi muốn sử dụng mạng thần kinh để tạo ra giá trị thực liên …

13 regression  neural-networks