Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Tại sao chúng ta sử dụng các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) với các mạng thần kinh? Làm thế nào để cải thiện mạng lưới thần kinh? Tại sao chúng ta nói rằng ReLU là một chức năng kích hoạt? Không phải là chức năng kích hoạt softmax …

31 neural-networks 

Một mạng lưới thần kinh học các tính năng của một tập dữ liệu như một phương tiện để đạt được một số mục tiêu. Khi nó được thực hiện, chúng ta có thể muốn biết những gì mạng lưới thần kinh đã học. Các tính năng là gì và …

30 neural-networks  deep-learning 

[Câu hỏi này cũng được đặt ra tại stack stack] Câu hỏi ngắn gọn Tôi đang nghiên cứu các mạng nơ ron tích chập và tôi tin rằng các mạng này không xử lý tương ứng mọi nơ ron đầu vào (pixel / tham số). Hãy tưởng tượng chúng ta …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

Sự khác biệt giữa mạng thần kinh , mạng Bayes , cây quyết định và lưới Petri , mặc dù chúng đều là mô hình đồ họa và mô tả trực quan mối quan hệ nguyên nhân.

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

Tại sao nó nguy hiểm để khởi tạo trọng lượng với số không? Có ví dụ đơn giản nào chứng minh điều đó không?

30 neural-networks  backpropagation 

Tôi đã đọc bài Phân loại ImageNet với Mạng nơ-ron kết hợp sâu và trong phần 3 họ đã giải thích kiến ​​trúc của Mạng nơ-ron kết hợp của họ, họ giải thích cách họ thích sử dụng: phi tuyến không bão hòaf( x ) = m a x ( …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Tại sao các nút thiên vị được sử dụng trong các mạng thần kinh? Có bao nhiêu bạn nên sử dụng? Trong các lớp bạn nên sử dụng chúng: tất cả các lớp ẩn và lớp đầu ra?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

Tôi sẽ giải thích vấn đề của tôi bằng một ví dụ. Giả sử bạn muốn dự đoán thu nhập của một cá nhân được cung cấp một số thuộc tính: {Tuổi, Giới tính, Quốc gia, Vùng, Thành phố}. Bạn có một tập dữ liệu đào tạo như vậy train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Tôi đang sử dụng dấu mũ để chạy một rừng ngẫu nhiên được xác thực chéo qua tập dữ liệu. Biến Y là một yếu tố. Không có NaN, Inf, hoặc NA trong tập dữ liệu của tôi. Tuy nhiên, khi chạy rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được Error in …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Đối với các mô hình thống kê và học máy, có nhiều mức độ dễ hiểu: 1) toàn bộ thuật toán, 2) các phần của thuật toán nói chung 3) các phần của thuật toán trên các đầu vào cụ thể và ba cấp độ này được chia thành hai …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh đơn giản trên bộ dữ liệu CIFAR10. Sau một thời gian, mất xác nhận bắt đầu tăng, trong khi độ chính xác xác nhận cũng tăng. Mất kiểm tra và độ chính xác kiểm tra tiếp tục cải thiện. Sao có …

27 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

Khi đào tạo một mạng nơ ron phân đoạn pixel, chẳng hạn như mạng tích chập hoàn toàn, làm thế nào để bạn đưa ra quyết định sử dụng chức năng mất entropy chéo so với chức năng mất hệ số Dice? Tôi nhận ra đây là một câu hỏi …

27 neural-networks  loss-functions  cross-entropy 

Giả sử chúng ta muốn thực hiện hồi quy cho đơn giản f = x * ybằng cách sử dụng mạng nơ ron sâu độc lập. Tôi nhớ rằng có những reseraches nói rằng NN với một lớp ẩn có thể loại bỏ bất kỳ chức năng nào, nhưng tôi …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Tôi đọc ở đây như sau: Đầu ra Sigmoid không phải là trung tâm không . Điều này là không mong muốn vì các nơ-ron trong các lớp xử lý sau này trong Mạng thần kinh (sẽ sớm có thêm thông tin này) sẽ nhận được dữ liệu không phải …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

Mất tập luyện của tôi đi xuống và sau đó lên một lần nữa. Nó rất kỳ lạ. Mất xác nhận chéo theo dõi tổn thất đào tạo. Chuyện gì đang xảy ra vậy? Tôi có hai LSTMS xếp chồng như sau (trên Keras): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm