Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Tôi đang sử dụng NN chuyển tiếp. Tôi hiểu khái niệm này, nhưng câu hỏi của tôi là về trọng lượng. Làm thế nào bạn có thể giải thích chúng, tức là chúng đại diện cho cái gì hoặc làm thế nào chúng có thể bị phá hủy (chỉ bao …

11 neural-networks  weights 

Tôi đang cố gắng sử dụng Mạng thần kinh để ước tính giá trị Q trong học tập Q như trong Câu hỏi về Q-Learning sử dụng Mạng thần kinh . Như được đề xuất trong câu trả lời đầu tiên, tôi đang sử dụng chức năng kích hoạt tuyến …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

Tôi gặp vấn đề trong việc hiểu mô hình bỏ qua của thuật toán Word2Vec. Trong các từ liên tục có thể dễ dàng thấy các từ ngữ cảnh có thể "khớp" trong Mạng thần kinh như thế nào, vì về cơ bản, bạn trung bình chúng sau khi nhân …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

Giả sử tôi muốn tìm hiểu một bộ phân loại lấy một vectơ số làm đầu vào và đưa ra một nhãn lớp làm đầu ra. Dữ liệu đào tạo của tôi bao gồm một số lượng lớn các cặp đầu vào-đầu ra. Tuy nhiên, khi tôi đến thử nghiệm …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Tôi đang cố gắng sử dụng neuralnetgói R (tài liệu ở đây ) để dự đoán. Đây là những gì tôi đang cố gắng làm: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- …

11 r  neural-networks  prediction  error 

Không chắc điều này có phù hợp với trang web này không, nhưng tôi đang bắt đầu bằng MSE về khoa học máy tính (BS về toán ứng dụng) và muốn có một nền tảng vững chắc về học máy (rất có thể tôi sẽ theo đuổi bằng tiến sĩ). …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

Tôi đang vật lộn để tạo ra kết nối toán học giữa một mạng thần kinh và một mô hình đồ họa. Trong các mô hình đồ họa, ý tưởng rất đơn giản: phân phối xác suất nhân tố theo các nhóm trong biểu đồ, với các tiềm năng thường …

11 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

Tôi đã tự hỏi liệu trong một số trường hợp, ANN có thể hoạt động tốt hơn không nếu bạn loại bỏ một số kết nối trên chúng như ví dụ: Xây dựng một ANN bằng cách lấy song song hai lớp A và B của ANN (cùng các nút …

11 classification  neural-networks 

Tôi đã xem các bài giảng CS231N từ Stanford và tôi đang cố gắng xoay quanh một số vấn đề trong kiến ​​trúc CNN. Điều tôi đang cố gắng hiểu là nếu có một số hướng dẫn chung để chọn kích thước bộ lọc tích chập và những thứ như …

11 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Ý tưởng đằng sau Mạng thần kinh tái phát (RNN) là rõ ràng đối với tôi. Tôi hiểu nó theo cách sau: Chúng tôi có một chuỗi các quan sát ( ) (hay nói cách khác là chuỗi thời gian đa biến). Mỗi quan sát đơn là một vectơ số …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

Làm cách nào để tính số lượng tham số trong mạng nơ ron nhân tạo để tính AIC của nó?

11 neural-networks  aic 

Tôi đang nghiên cứu và cố gắng thực hiện các mạng nơ ron tích chập, nhưng tôi cho rằng câu hỏi này áp dụng cho các tri giác đa lớp nói chung. Các nơ-ron đầu ra trong mạng của tôi biểu thị sự kích hoạt của mỗi lớp: nơ-ron hoạt …

11 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

Khi thực hiện một bộ mã hóa tự động với mạng thần kinh, hầu hết mọi người sẽ sử dụng sigmoid làm chức năng kích hoạt. Chúng ta có thể sử dụng ReLU thay thế không? (Vì ReLU không có giới hạn ở giới hạn trên, về cơ bản có …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Tôi đang gặp khó khăn để hiểu câu này: Kiến trúc được đề xuất đầu tiên tương tự như NNLM tiếp theo, trong đó lớp ẩn phi tuyến tính được loại bỏ và lớp chiếu được chia sẻ cho tất cả các từ (không chỉ ma trận chiếu); do đó, …

11 machine-learning  neural-networks  natural-language  word-embeddings  language-models 

Tôi hiện đang làm việc trên một phần mềm nhận dạng khuôn mặt sử dụng mạng thần kinh tích chập để nhận diện khuôn mặt. Dựa trên các bài đọc của tôi, tôi đã tập hợp rằng một mạng lưới thần kinh tích chập đã chia sẻ các trọng số, …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network