Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) là một nhóm rộng các mô hình tính toán dựa trên mạng lưới thần kinh sinh học. Chúng bao gồm các NN tiếp theo (bao gồm các NN "sâu"), NN tích chập, NN tái phát, v.v.

chức năng kích hoạt tanh vs chức năng kích hoạt sigmoid

Hàm kích hoạt tanh là: t một n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Trong đó , hàm sigmoid, được định nghĩa là: .σ ( x ) = e xσ( …

82 machine-learning neural-networks optimization cost-maximization

Tại sao các mạng lưới thần kinh trở nên sâu hơn, nhưng không rộng hơn?

Trong những năm gần đây, mạng lưới thần kinh tích chập (hoặc có lẽ là mạng lưới thần kinh sâu nói chung) đã trở nên sâu hơn và sâu hơn, với các mạng tiên tiến đi từ 7 lớp ( AlexNet ) đến 1000 lớp ( Lưới dư) trong không …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

Tại sao các nhà nghiên cứu mạng lưới thần kinh quan tâm đến kỷ nguyên?

Một epoch trong độ dốc dốc ngẫu nhiên được định nghĩa là một lần đi qua dữ liệu. Đối với mỗi xe buýt nhỏ SGD, mẫu được vẽ, độ dốc được tính toán và các tham số được cập nhật. Trong cài đặt kỷ nguyên, các mẫu được vẽ mà …

69 neural-networks deep-learning gradient-descent

Trọng lượng ban đầu tốt trong một mạng lưới thần kinh là gì?

Tôi vừa nghe nói rằng nên chọn trọng số ban đầu của mạng thần kinh từ phạm vi , trong đó là số lượng đầu vào của một tế bào thần kinh nhất định. Giả định rằng các bộ được chuẩn hóa - có nghĩa là 0, phương sai 1 …

68 neural-networks normalization

Cách sử dụng đúng cách mạng thần kinh tái phát để phân tích chuỗi thời gian

Mạng thần kinh tái phát khác với mạng "thông thường" bởi thực tế là chúng có lớp "bộ nhớ". Do lớp này, NN tái phát được cho là hữu ích trong mô hình chuỗi thời gian. Tuy nhiên, tôi không chắc tôi hiểu chính xác cách sử dụng chúng. Giả …

67 time-series machine-learning neural-networks

Tôi nên đặt các lớp bỏ học ở đâu trong mạng lưới thần kinh?

Có hướng dẫn chung nào về nơi đặt các lớp bỏ học trong mạng lưới thần kinh không?

65 neural-networks dropout

Chức năng mất nào cho các nhiệm vụ phân loại đa lớp, đa nhãn trong các mạng thần kinh?

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh để phân loại một tập hợp các đối tượng thành các lớp n. Mỗi đối tượng có thể thuộc nhiều lớp cùng một lúc (đa lớp, đa nhãn). Tôi đọc rằng đối với các vấn đề đa lớp, thông thường nên …

64 neural-networks python loss-functions keras cross-entropy

Tại sao mạng lưới thần kinh cần rất nhiều ví dụ đào tạo để thực hiện?

Một đứa trẻ 2 tuổi cần khoảng 5 chiếc ô tô để có thể nhận biết nó với độ chính xác hợp lý bất kể màu sắc, kiểu dáng, v.v. Khi con trai tôi lên 2, nó đã có thể xác định xe điện và xe lửa, mặc dù nó …

64 neural-networks neuroscience

Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và mạng lưới niềm tin sâu sắc là gì?

Tôi có ấn tượng rằng khi mọi người đề cập đến một mạng lưới 'niềm tin sâu sắc' rằng về cơ bản đây là một mạng lưới thần kinh nhưng rất lớn. Điều này có đúng hay không, một mạng lưới niềm tin sâu sắc cũng ngụ ý rằng thuật …

62 machine-learning neural-networks deep-learning deep-belief-networks

Làm thế nào và tại sao bình thường hóa và tính năng nhân rộng hoạt động?

Tôi thấy rằng rất nhiều thuật toán học máy hoạt động tốt hơn với sự hủy bỏ trung bình và cân bằng hiệp phương sai. Ví dụ: Mạng thần kinh có xu hướng hội tụ nhanh hơn và K-Means thường cung cấp phân cụm tốt hơn với các tính năng …

61 machine-learning neural-networks covariance normalization

Sự khác biệt giữa các mạng thần kinh chuyển tiếp và tái phát là gì?

Sự khác biệt giữa một mạng thần kinh chuyển tiếp và tái phát là gì? Tại sao bạn sẽ sử dụng cái này hơn cái kia? Các cấu trúc liên kết mạng khác có tồn tại không?

58 machine-learning neural-networks terminology rnn topologies

Lỗi xác nhận ít hơn lỗi đào tạo?

Tôi đã tìm thấy hai câu hỏi ở đây và ở đây về vấn đề này nhưng vẫn chưa có câu trả lời hoặc giải thích rõ ràng nào. Tôi thi hành cùng một vấn đề trong đó lỗi xác nhận ít hơn lỗi đào tạo trong Mạng thần kinh …

57 machine-learning mathematical-statistics neural-networks cross-validation

Sự khác biệt giữa PCA và autoencoder là gì?

Cả PCA và autoencoder đều có thể thực hiện giảm dân số, vậy sự khác biệt giữa chúng là gì? Trong tình huống nào tôi nên sử dụng cái này hơn cái khác?

56 machine-learning pca neural-networks autoencoders

Thư viện R để học sâu

Tôi đã tự hỏi nếu có bất kỳ thư viện R tốt ngoài kia để tìm hiểu sâu về mạng lưới thần kinh? Tôi biết có những nnet, neuralnetvà RSNNS, nhưng không ai trong số này dường như để thực hiện phương pháp học sâu. Tôi đặc biệt quan tâm …

56 r neural-networks deep-learning rbm deep-belief-networks

Lớp tổng hợp tối đa toàn cầu là gì và lợi thế của nó so với lớp maxpooling là gì?

Ai đó có thể giải thích một lớp tổng hợp tối đa toàn cầu là gì và tại sao và khi nào chúng ta sử dụng nó để đào tạo một mạng lưới thần kinh. Họ có bất kỳ lợi thế so với lớp tổng hợp tối đa thông thường?

55 neural-networks conv-neural-network pooling

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.