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.

2
Có cách nào để đối phó với độ dốc biến mất để bão hòa các phi tuyến tính không liên quan đến các đơn vị Batch bình thường hóa hoặc ReLu không?
Tôi muốn đào tạo một mạng lưới với các phi tuyến tính bị sự biến mất (hoặc bùng nổ vấn đề độ dốc mặc dù chủ yếu là biến mất). Tôi biết rằng cách tiêu chuẩn (hiện tại) là sử dụng chuẩn hóa hàng loạt 1 [BN] 1 hoặc đơn …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
1
Làm thế nào để hiểu được trực giác hình học của hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh?
Gần đây tôi đã nghiên cứu lý thuyết đằng sau ANN và tôi muốn hiểu "ma thuật" đằng sau khả năng phân loại đa lớp phi tuyến tính của họ. Điều này dẫn tôi đến trang web này , một công việc tốt để giải thích về mặt hình học …
3
Trong Mô hình tính toán của TensorFlow, có thể thực hiện các thuật toán học máy nói chung không?
https://www.tensorflow.org/ Tất cả các dự án trên TensorFlow tôi đã thấy trong GitHub đều triển khai một số loại mô hình Mạng thần kinh. Với TensorFlow là một cải tiến so với DAG (nó không phải là chu kỳ nữa), tôi đã tự hỏi liệu một số thiếu sót vốn …
1
Xây dựng hàm mất mát đặc thù
Mô tả vấn đề Tôi đang bắt đầu xây dựng mạng cho một vấn đề mà tôi cảm thấy có thể có chức năng mất mát sâu sắc hơn nhiều so với hồi quy MSE đơn giản. Vấn đề của tôi liên quan đến phân loại đa danh mục ( …
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.