Das Paper Going Deeper With Convolutions beschreibt GoogleNet, das die ursprünglichen Inception-Module enthält: Die Änderung zu Inception v2 bestand darin, dass sie die 5x5-Faltungen durch zwei aufeinanderfolgende 3x3-Faltungen ersetzten und Pooling anwendeten: Was ist der Unterschied zwischen...
Welche Möglichkeiten gibt es, Textdokumente (in natürlicher Sprache, unstrukturiert) mit semantischen Metadaten zu versehen? Betrachten Sie zum Beispiel ein kurzes Dokument: I saw the company's manager last day. Um Informationen daraus extrahieren zu können, müssen sie mit zusätzlichen Daten...
LSTMWie ist es möglich , ein Netzwerk zu schreiben und es mit unterschiedlichen Eingangsarraygrößen zu versorgen? Zum Beispiel möchte ich Sprach- oder Textnachrichten in einer anderen Sprache erhalten und übersetzen. Die erste Eingabe ist vielleicht "Hallo", aber die zweite ist "Wie geht es dir?"....
Wenn ich ein Einzelhandelsgeschäft besitze und messen kann, wie viele Personen pro Minute mein Geschäft betreten, und diese Daten mit einem Zeitstempel versehen, wie kann ich dann den zukünftigen Fußgängerverkehr vorhersagen? Ich habe mich mit Algorithmen für maschinelles Lernen befasst, bin mir...
Ich möchte die Genauigkeit, den Rückruf und den F1-Score für mein binäres KerasClassifier-Modell berechnen, finde aber keine Lösung. Hier ist mein aktueller Code: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3,...
Ich würde gerne eine Dimensionsreduktion für fast 1 Million Vektoren mit jeweils 200 Dimensionen durchführen ( doc2vec). Ich verwende dafür die TSNEImplementierung aus dem sklearn.manifoldModul und das Hauptproblem ist die zeitliche Komplexität. Trotzdem method = barnes_hutist die...
In meiner Klasse muss ich eine Anwendung mit zwei Klassifikatoren erstellen, um zu entscheiden, ob ein Objekt in einem Bild ein Beispiel für Phylum porifera (Seeschwamm) oder ein anderes Objekt ist. Ich bin jedoch völlig verloren, wenn es um Extraktionstechniken in Python geht. Mein Berater hat...
Ich habe mich gefragt, wie wir entscheiden müssen, wie viele Knoten in ausgeblendeten Ebenen und wie viele ausgeblendete Ebenen beim Aufbau einer neuronalen Netzwerkarchitektur verwendet werden sollen. Ich verstehe, dass die Eingabe- und Ausgabeschicht von dem Trainingssatz abhängt, den wir haben,...
Ich benutze seit einiger Zeit neuronale Netze. Eine Sache, mit der ich ständig zu kämpfen habe, ist die Auswahl eines Optimierers zum Trainieren des Netzwerks (mit Backprop). Normalerweise beginne ich einfach mit einem (zB Standard-SGD) und versuche es dann ziemlich zufällig mit anderen. Ich habe...
Ich suche derzeit nach beschrifteten Datensätzen, um ein Modell zu trainieren, um benannte Entitäten aus informellem Text zu extrahieren (ähnlich wie Tweets). Da in den Dokumenten in meinem Datensatz häufig Groß- und Kleinschreibung und Grammatik fehlen, suche ich nach Daten außerhalb des Bereichs,...
Ich hörte Andrew Ng (in einem Video, das ich leider nicht mehr finden kann) darüber sprechen, wie sich das Verständnis der lokalen Minima bei tiefen Lernproblemen dahingehend verändert hat, dass sie jetzt als weniger problematisch angesehen werden, weil sie sich in hochdimensionalen Räumen befinden...
Gibt es Bedeutungen für die Dimensionen einer t-sne Einbettung? Wie bei PCA haben wir diesen Sinn für linear transformierte Varianzmaximierungen, aber für t-sne gibt es neben dem Raum, den wir für die Abbildung und Minimierung des KL-Abstands definieren, auch
Vom Keras RNN Tutorial: "RNNs sind knifflig. Die Wahl der Stapelgröße ist wichtig, die Wahl des Verlusts und des Optimierers ist kritisch usw. Einige Konfigurationen konvergieren nicht." Dies ist also eher eine allgemeine Frage zum Optimieren der Hyperparameter eines LSTM-RNN auf Keras. Ich würde...
Ich bin Neuling in maschinellem Lernen und Keras und arbeite jetzt an einem Problem der Klassifizierung von Bildern mit Keras. Die Eingabe ist Bild markiert. Nach einer gewissen Vorverarbeitung werden die Trainingsdaten in der Python-Liste wie folgt dargestellt: [["dog",
Ich kam vor kurzem in den Bedingungen Word2Vec , Sentence2Vec und Doc2Vec und Art verwirrt wie ich bin neu in Vektor - Semantik. Kann jemand bitte die Unterschiede in diesen Methoden in einfachen Worten erläutern. Was sind die am besten geeigneten Aufgaben für jede
Ich bin neu in Pytorch und habe mit diesem Github-Code begonnen. Ich verstehe den Kommentar in Zeile 60-61 im Code nicht "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd". Ich habe verstanden, dass wir requires_grad=Truedie Variablen erwähnen , die wir zur...
Ich arbeite an einer Kaggle-Herausforderung, bei der einige Variablen durch Zeilen anstelle von Spalten dargestellt werden (Telstra Network Disruption). Ich bin derzeit auf der Suche nach dem Äquivalent von gather (), separate () und spread (), die in R Tidyr Tool gefunden werden...
Was sind die Vor- und Nachteile von Keras und TFlearn ? Wann wird eine Bibliothek der anderen
Ich habe eine sehr grundlegende Frage, die sich auf Python, Numpy und Multiplikation von Matrizen im Rahmen der logistischen Regression bezieht. Lassen Sie mich zunächst entschuldigen, dass ich keine mathematische Notation verwende. Ich bin verwirrt über die Verwendung der Matrixpunktmultiplikation...
Ich bin ziemlich neu in neuronalen Netzen, aber ich verstehe die lineare Algebra und die Faltungsmathematik ziemlich gut. Ich versuche, den Beispielcode zu verstehen, den ich an verschiedenen Stellen im Internet finde, um eine Keras-Faltungs-NN mit MNIST-Daten zu trainieren, um Ziffern zu erkennen....