Ich weiß, dass es ähnliche Fragen zu stats.SE gibt, aber ich habe keine gefunden, die meine Anfrage erfüllt. Bitte, bevor Sie die Frage als Duplikat markieren, pingen Sie mich im Kommentar an. Ich betreibe ein neuronales Netzwerk, das auf neuralnetder Vorhersage von SP500-Indexzeitreihen basiert,...
Ich bin kurz davor, in ein langes NN-Forschungsprojekt einzutauchen und wollte einen Schub in Richtung Pylearn2 oder TensorFlow? Ab Dezember 2015 hat die Community begonnen, sich in die eine oder andere Richtung zu neigen? Dieser Link hat mir Sorgen gemacht, an TenserFlow gebunden zu...
Ich studiere zurzeit Datenwissenschaft und wir lernen eine schwindelerregende Vielfalt grundlegender Regressions- / Klassifizierungstechniken (linear, logistisch, Bäume, Splines, ANN, SVM, MARS usw.) sowie eine Vielzahl von zusätzliche Werkzeuge (Bootstrapping, Boosten, Absacken, Ensemble, Ridge /...
Ich versuche, ein mehrschichtiges neuronales Perzeptron-Netzwerk aufzubauen und zu trainieren, das richtig vorhersagt, welcher Präsident zum ersten Mal in welchem Landkreis gewonnen hat. Ich habe die folgenden Informationen für Trainingsdaten. Gesamtbevölkerung Durchschnittsalter% BachelorsDeg...
Ist es bei der Implementierung eines Mini-Batch-Gradientenabfalls für neuronale Netze wichtig, zufällige Elemente in jedem Mini-Batch zu verwenden? Oder reicht es aus, die Elemente zu Beginn des Trainings einmal zu mischen? (Ich interessiere mich auch für Quellen, die definitiv sagen, was sie...
Ich lese über Reservoir-Computing- Techniken wie Echo State Networks und Liquid State Machines . Beide Verfahren umfassen das Zuführen von Eingaben zu einer Population zufällig (oder nicht) verbundener Spike-Neuronen und einen relativ einfachen Auslesealgorithmus, der die Ausgabe erzeugt (z. B....
Es ist eine bekannte Tatsache, dass ein 1-Schicht-Netzwerk die xor-Funktion nicht vorhersagen kann, da es nicht linear trennbar ist. Ich habe versucht, ein 2-Layer-Netzwerk mit der logistischen Sigmoid-Funktion und Backprop zu erstellen, um xor vorherzusagen. Mein Netzwerk hat 2 Neuronen (und eine...
Ich möchte mithilfe eines neuronalen Netzwerks Parameter aus einem Bild extrahieren. Beispiel: Bei einem Bild einer Mauer sollte der NN die Breite und Höhe der Steine, die Farbe und die Rauheit extrahieren. Ich kann Bilder für bestimmte Parameter generieren, um das NN zu trainieren, und möchte...
Ich studiere derzeit Artikel über die Erkennung von Ausreißern mithilfe von RNNs (Replicator Neural Networks) und frage mich, was der besondere Unterschied zu Autoencodern ist. RNNs scheinen für viele als der heilige Gral der Erkennung von Ausreißern / Anomalien zu gelten, aber die Idee scheint...
Ich lese diesen Artikel "Sequence to Sequence Learning mit neuronalen Netzen" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Unter "2. Das Modell" steht: Das LSTM berechnet diese bedingte Wahrscheinlichkeit, indem es zuerst die feste dimensionale Darstellung...
Ich habe mir online einige Videos über Faltungsnetzwerke angesehen, und der Redner diskutierte das Konzept, einen Filter über ein Bild zu führen. Er sagte, und es wird auch im Bild unten gezeigt, dass "Tiefe = semantische Darstellung". Das hört sich gut an, aber ich bin mir nicht sicher, was genau...
Ich bin ein Student des maschinellen Lernens und in diesen Tagen habe ich versucht zu lernen, wie man die TensorFlow-Bibliothek benutzt. Ich habe verschiedene Tutorials und Versuche mit Tensorflow durchlaufen und dachte, der beste Weg, dies wirklich zu lernen, wäre, es in einem kleinen eigenen...
Ich habe kürzlich erfahren, wie ein neuronales Vanille-Netzwerk mit einer bestimmten Anzahl von Eingaben, versteckten Knoten und der gleichen Anzahl von Ausgaben wie Eingaben funktionieren würde. Ich habe mir verschiedene Beiträge angesehen, die sich jetzt auf wiederkehrende neuronale Netze...
Ich habe ein Feature in meinem Feature-Vektor, das nicht immer verfügbar ist. Manchmal (für einige Beispiele) macht es keinen Sinn, es zu verwenden. Ich füttere einen sklearn MLPClassifier mit diesem Merkmalsvektor. Lernt das neuronale Netzwerk von selbst, wenn das Merkmal für seine Entscheidung...
BITTE BEACHTEN SIE: Ich versuche nicht, das folgende Beispiel zu verbessern. Ich weiß, dass Sie eine Genauigkeit von über 99% erreichen können. Der gesamte Code ist in Frage. Wenn ich diesen einfachen Code ausprobiert habe, erhalte ich eine Genauigkeit von 95%. Wenn ich einfach die...
Ich verwende ein Paket Kerasin R, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen . Wie kann ich die Ausgabe aus einer verborgenen Ebene extrahieren? Ich habe ein Beispiel in Python gefunden, aber ich habe nur keine Ahnung, wie ich das in R machen
Ich habe ein einfaches neuronales Netzwerk (NN) für die MNIST-Klassifizierung. Es enthält 2 versteckte Schichten mit jeweils 500 Neuronen. Daher sind die Abmessungen des NN: 784-500-500-10. ReLU wird in allen Neuronen verwendet, Softmax wird am Ausgang verwendet und Kreuzentropie ist die...
Was ist die beste Kostenfunktion, um ein neuronales Netzwerk für die Durchführung einer ordinalen Regression zu trainieren , dh um ein Ergebnis vorherzusagen, dessen Wert auf einer beliebigen Skala existiert, bei der nur die relative Reihenfolge zwischen verschiedenen Werten von Bedeutung ist (z....
Betrachten Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) für die Bildklassifizierung. Um lokale Merkmale zu erkennen, wird die Gewichtsverteilung zwischen Einheiten in derselben Faltungsschicht verwendet. In einem solchen Netzwerk werden die Kernelgewichte über den Backpropagation-Algorithmus...
Ich habe mit einem Algorithmus gespielt, der lernt, wie man Tictactoe spielt. Der grundlegende Pseudocode lautet: repeat many thousand times { repeat until game is over { if(board layout is unknown or exploring) { move randomly } else { move in location which historically gives highest reward } }...