Ich bin auf der Suche nach einem Artikel, der dabei helfen kann, eine Richtlinie zur Auswahl der Hyperparameter einer Deep-Architecture wie gestapelte Auto-Encoder oder Deep-Believe-Netzwerke zu erstellen. Es gibt viele Hyperparameter und ich bin sehr verwirrt, wie ich sie auswählen soll. Auch die...
Ich trainiere ein neuronales Netzwerk und der Trainingsverlust nimmt ab, der Validierungsverlust jedoch nicht, oder er sinkt viel weniger als erwartet, basierend auf Referenzen oder Experimenten mit sehr ähnlichen Architekturen und Daten. Wie kann ich das beheben? Was die Frage betrifft Was soll...
Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen "Kernel" und "Filter" im Kontext von
Ein Problem, das ich im Zusammenhang mit neuronalen Netzen im Allgemeinen und Deep Neural Networks im Besonderen häufig gesehen habe, ist, dass sie "datenhungrig" sind - das heißt, dass sie nur dann eine gute Leistung erbringen, wenn wir einen großen Datenbestand haben mit dem man das netzwerk...
Sparse Coding ist definiert als Lernen eines überkompletten Satzes von Basisvektoren, um Eingangsvektoren darzustellen (<- warum wollen wir das?). Was sind die Unterschiede zwischen Sparse Coding und Autoencoder? Wann werden wir Sparse Coding und Autoencoder
Ich erstelle ein Convolutional Neural Network (CNN), bei dem auf eine Convolutional Layer eine Pooling Layer folgt und ich Dropout anwenden möchte, um die Überanpassung zu reduzieren. Ich habe das Gefühl, dass die Dropout-Schicht nach der Pooling-Schicht aufgetragen werden sollte, aber ich habe...
Hat jemand Literatur über Pre-Training in Deep Convolutional Neural Network gesehen? Ich habe nur unbeaufsichtigtes Pre-Training in Autoencoder oder eingeschränkten Boltzman-Maschinen
Computer sind seit langem in der Lage, Schach mit einer "Brute-Force" -Technik zu spielen, bis zu einer bestimmten Tiefe zu suchen und dann die Position zu bewerten. Der AlphaGo-Computer verwendet jedoch nur eine ANN, um die Positionen auszuwerten (er führt meines Wissens keine Tiefensuche durch)....
Intro Hintergrund In einem neuronalen Faltungsnetz haben wir normalerweise eine allgemeine Struktur / einen Fluss, der so aussieht: Eingabebild (dh ein 2D-Vektor x) (Die erste Faltungsschicht (Conv1) beginnt hier ...) Falten Sie eine Reihe von Filtern ( w1) entlang des 2D-Bildes (dh führen Sie die...
Hinton und Salakhutdinov schlugen bei der Reduzierung der Dimensionalität von Daten mit neuronalen Netzen in Science 2006 eine nichtlineare PCA durch die Verwendung eines tiefen Autoencoders vor. Ich habe mehrmals versucht, einen PCA-Autoencoder mit Tensorflow zu bauen und zu trainieren, aber ich...
Ist "Deep Learning" nur ein weiterer Begriff für mehrstufige / hierarchische Modellierung? Ich kenne die letztere viel besser als die erstere, aber soweit ich das beurteilen kann, besteht der Hauptunterschied nicht in ihrer Definition, sondern darin, wie sie in ihrem Anwendungsbereich verwendet und...
Ein neuronales Netz lernt Merkmale eines Datensatzes, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Wenn es fertig ist, möchten wir vielleicht wissen, was das neuronale Netz gelernt hat. Was waren die Features und warum kümmerten sie sich darum? Kann jemand Hinweise auf die Gesamtheit der Arbeiten geben,...
Ich habe ein vierschichtiges CNN, um die Reaktion auf Krebs mithilfe von MRT-Daten vorherzusagen. Ich benutze ReLU-Aktivierungen, um Nichtlinearitäten einzuführen. Die Zuggenauigkeit und der Verlust nehmen monoton zu bzw. ab. Aber meine Testgenauigkeit beginnt wild zu schwanken. Ich habe versucht,...
Mir ist nicht klar, warum wir das Bild für CNN durch (image - mean_image) normalisieren? Vielen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Ich bin verwirrt. Gibt es einen Unterschied zwischen Deep Believe-Netzwerken und Deep Boltzmann-Maschinen? Wenn ja, was ist der
Nehmen wir an, wir möchten eine Regression für einfache f = x * yVerwendung eines standardmäßigen tiefen neuronalen Netzwerks durchführen. Ich erinnere mich, dass es Forschungsergebnisse gibt, die besagen, dass NN mit einer Hiden-Schicht jede Funktion approximieren kann, aber ich habe es versucht...
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...
Ich trainiere ein einfaches neuronales Netzwerk mit dem CIFAR10-Datensatz. Nach einiger Zeit begann der Validierungsverlust zuzunehmen, während die Validierungsgenauigkeit ebenfalls zunahm. Der Testverlust und die Testgenauigkeit verbessern sich weiter. Wie ist das möglich? Es scheint, dass die...
Für statistische und maschinelle Lernmodelle gibt es mehrere Interpretierbarkeitsebenen: 1) den Algorithmus als Ganzes, 2) Teile des Algorithmus im Allgemeinen, 3) Teile des Algorithmus für bestimmte Eingaben, und diese drei Ebenen sind in jeweils zwei Teile unterteilt. eine für das Training und...