Thống kê và dữ liệu lớn neural-networks

2

Mạng nơ-ron: Để phân loại nhị phân sử dụng 1 hoặc 2 nơ-ron đầu ra?

Giả sử tôi muốn thực hiện phân loại nhị phân (một cái gì đó thuộc về lớp A hoặc lớp B). Có một số khả năng để làm điều này trong lớp đầu ra của mạng thần kinh: Sử dụng 1 nút đầu ra. Đầu ra 0 (<0,5) được coi …

26 machine-learning classification neural-networks

4

Mạng lưới thần kinh với các kết nối bỏ qua

Tôi quan tâm đến hồi quy với các mạng lưới thần kinh. Mạng nơ-ron với các nút ẩn không + kết nối lớp bỏ qua là mô hình tuyến tính. Điều gì về các mạng lưới thần kinh tương tự nhưng với các nút ẩn? Tôi tự hỏi vai trò …

26 regression machine-learning neural-networks deep-learning

5

Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh tích chập và học sâu là gì?

Tôi muốn sử dụng học tập sâu trong dự án của tôi. Tôi đã xem qua một vài bài báo và một câu hỏi xảy ra với tôi: có sự khác biệt nào giữa mạng thần kinh tích chập và học sâu không? Là những điều này giống nhau hoặc …

25 machine-learning neural-networks deep-learning terminology conv-neural-network

8

Tại sao nó rất quan trọng để có các lý thuyết nguyên tắc và toán học cho Machine Learning?

Tôi đã tự hỏi, tại sao việc học máy theo nguyên tắc / lý thuyết lại quan trọng đến vậy? Từ quan điểm cá nhân như một con người, tôi có thể hiểu tại sao Machine Learning nguyên tắc lại quan trọng: con người thích hiểu những gì họ đang …

25 machine-learning neural-networks conv-neural-network theory

6

Làm thế nào để mạng lưới thần kinh nhận ra hình ảnh?

Câu hỏi này đã được di chuyển từ Stack Overflow vì nó có thể được trả lời trên Cross xác thực. Di cư 7 năm trước . Tôi đang cố gắng học cách Neural Network hoạt động trên nhận dạng hình ảnh. Tôi đã thấy một số ví dụ và …

25 machine-learning neural-networks image-processing

6

Đối với các vấn đề lồi, độ dốc trong Stochastic Gradient Descent (SGD) luôn luôn hướng đến giá trị cực trị toàn cầu?

Với hàm chi phí lồi, sử dụng SGD để tối ưu hóa, chúng ta sẽ có một gradient (vectơ) tại một điểm nhất định trong quá trình tối ưu hóa. Câu hỏi của tôi là, với điểm trên lồi, liệu độ dốc chỉ trỏ theo hướng mà hàm tăng / …

25 neural-networks optimization gradient-descent sgd convex

10

Tại sao không bỏ qua các mạng lưới thần kinh và học tập sâu? [đóng cửa]

Đóng cửa . Câu hỏi này dựa trên ý kiến . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để có thể trả lời bằng sự kiện và trích dẫn bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . Đóng …

25 machine-learning neural-networks svm deep-learning

3

Những lợi thế của việc xếp chồng nhiều LSTM là gì?

Những lợi thế là gì, tại sao một người sẽ sử dụng nhiều LSTM, xếp cạnh nhau, trong một mạng lưới sâu? Tôi đang sử dụng LSTM để thể hiện một chuỗi các đầu vào dưới dạng một đầu vào. Vì vậy, một khi tôi có đại diện duy nhất …

25 classification neural-networks deep-learning lstm rnn

1

Tại sao các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu được coi là phi tuyến tính?

Tại sao các chức năng kích hoạt của các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) được coi là phi tuyến tính? f( x ) = tối đa ( 0 , x )f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) Chúng là tuyến tính khi đầu vào là dương và theo hiểu biết của …

25 neural-networks deep-learning

3

Lý do mà Trình tối ưu hóa Adam được coi là mạnh mẽ đối với giá trị của các tham số siêu của nó là gì?

Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Bengio, Goodfellow và Courville: Adam thường được coi là khá mạnh mẽ đối với việc lựa chọn các tham số siêu, mặc dù tốc độ …

24 neural-networks deep-learning optimization hyperparameter adam

4

Chúng ta có thể học được gì về bộ não con người từ các mạng lưới thần kinh nhân tạo?

Tôi biết câu hỏi / tiêu đề của tôi không cụ thể lắm, vì vậy tôi sẽ cố gắng làm rõ nó: Mạng lưới thần kinh nhân tạo có thiết kế tương đối nghiêm ngặt. Tất nhiên, nhìn chung, chúng bị ảnh hưởng bởi sinh học và cố gắng xây …

24 machine-learning neural-networks bioinformatics artificial-intelligence neuroscience

2

Trình tự động không thể tìm hiểu các tính năng có ý nghĩa

Tôi có 50.000 hình ảnh như hai cái này: Chúng mô tả đồ thị của dữ liệu. Tôi muốn trích xuất các tính năng từ những hình ảnh này vì vậy tôi đã sử dụng mã tự động mã hóa được cung cấp bởi Theano (deeplearning.net). Vấn đề là, những …

24 machine-learning neural-networks feature-construction rbm autoencoders

2

Làm thế nào để 12 CNN của Krizhevsky có được 253.440 tế bào thần kinh ở lớp đầu tiên?

Trong Alex Krizhevsky, et al. Phân loại Imagenet với các mạng nơ ron tích chập sâu, chúng liệt kê số lượng tế bào thần kinh trong mỗi lớp (xem sơ đồ bên dưới). Đầu vào của mạng là 150,528 chiều, và số lượng tế bào thần kinh trong các lớp …

24 neural-networks deep-learning conv-neural-network

2

Làm thế nào để khởi tạo các phần tử của ma trận bộ lọc?

Tôi đang cố gắng hiểu rõ hơn về mạng nơ ron tích chập bằng cách viết mã Python không phụ thuộc vào các thư viện (như Convnet hoặc TensorFlow) và tôi bị mắc kẹt trong tài liệu về cách chọn giá trị cho ma trận hạt nhân, khi thực hiện …

24 machine-learning neural-networks deep-learning feature-construction conv-neural-network

2

Sự khác biệt giữa bỏ học và thả kết nối là gì?

Sự khác biệt giữa bỏ học và thả kết nối là gì? AFAIK, bỏ học ngẫu nhiên giảm các nút ẩn trong quá trình đào tạo nhưng giữ chúng trong thử nghiệm và thả kết nối giảm kết nối. Nhưng không bỏ kết nối tương đương với việc thả các …

24 neural-networks dropout

Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»