Ich habe einige Artikel über das manuelle Ausdenken von Bildern gelesen, um ein neuronales Netzwerk zu "täuschen" (siehe unten). Liegt das daran, dass die Netzwerke nur die bedingte Wahrscheinlichkeit modellieren ? Wenn ein Netzwerk die gemeinsame Wahrscheinlichkeit p ( y , x ) modellieren kann...
Meiner Meinung nach müssen korrelierte Eingabedaten in neuronalen Netzen zu einer Überanpassung führen, da das Netz die Korrelation lernt, z. B. Rauschen in den Daten. Ist das
Ist es möglich, negative Gewichte (nach genügend Epochen) für tiefe Faltungs-Neuronale Netze zu haben, wenn wir ReLU für alle Aktivierungsschichten
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk für die Klassifizierung zu trainieren, aber die Beschriftungen, die ich habe, sind ziemlich laut (ungefähr 30% der Beschriftungen sind falsch). Der Kreuzentropieverlust funktioniert zwar, aber ich habe mich gefragt, ob es in diesem Fall Alternativen gibt, die...
Insbesondere im Zusammenhang mit Kaggle-Wettbewerben habe ich festgestellt, dass es bei der Leistung des Modells ausschließlich um die Auswahl / Entwicklung von Funktionen geht. Ich kann zwar vollständig verstehen, warum dies bei den konventionelleren / altmodischen ML-Algorithmen der Fall ist,...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 9 Monaten . Ich weiß, dass es viele Bibliotheken für maschinelles Lernen und tiefes...
Ich habe mit dem Neuralnetworksanddeeplearning dot com Tutorial angefangen, etwas über neuronale Netze zu lernen. Insbesondere im 3. Kapitel gibt es einen Abschnitt über die Kreuzentropiefunktion und definiert den Kreuzentropieverlust als: C.= - 1n∑x∑j( yjlneinL.j+ ( 1 -yj)ln( 1 -aL.j) )C.=-...
Zunächst einmal: Ich weiß, dass zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks keine allgemeine Anzahl von Stichproben erforderlich ist. Es hängt von viel zu vielen Faktoren ab, wie der Komplexität der Aufgabe, dem Rauschen in den Daten und so weiter. Und je mehr Trainingsbeispiele ich habe, desto...
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Was meinen die Leute, wenn sie über neuronale Netze sprechen, wenn sie "Kernelgröße" sagen? Kernel sind Ähnlichkeitsfunktionen, aber was sagt das über die Kernelgröße
Hier ist ein Keras-Codebeispiel, das es verwendet: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))
Gibt es einen Unterschied zwischen den Begriffen "Neuronales Netz" und
Hintergrund: Ich studiere Kapitel 6 von Deep Learning von Ian Goodfellow und Yoshua Bengio und Aaron Courville. In Abschnitt 6.2.2.2 (Seiten 182 von 183, die hier eingesehen werden können ) wird die Verwendung von Sigmoid zur Ausgabe von P(y=1|x)P(y=1|x)P(y=1|x) motiviert. Um einen Teil des...
Laut diesem Tutorial zum Tiefenlernen wird Gewichtsabnahme (Regularisierung) normalerweise nicht auf die Verzerrungsterme angewendet. B Warum? Welche Bedeutung (Intuition) steckt
Angenommen, ich verwende ein RNN / LSTM, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen, bei der es sich um einen 1: 1-Ansatz handelt (siehe diesen Blog ). Das Netzwerk wird durch eine verkürzte Backpropagation Through Time (BPTT) trainiert, bei der das Netzwerk wie gewohnt nur für 30 letzte Schritte...
Ich las die Arbeit Deep Residual Learning for Image Recognition und hatte Schwierigkeiten, mit 100% iger Sicherheit zu verstehen, was ein Restblock rechnerisch bedeutet. Beim Lesen ihrer Zeitung haben sie Abbildung 2: Dies zeigt, was ein Restblock sein soll. Ist die Berechnung eines Restblocks...
Lesen Mit Faltungen tiefer gehen Ich stieß auf eine DepthConcat- Ebene, einen Baustein der vorgeschlagenen Inception- Module , der die Ausgabe mehrerer Tensoren unterschiedlicher Größe kombiniert. Die Autoren nennen dies "Filterverkettung". Es scheint eine Implementierung für Torch zu geben , aber...
Wie codiere ich Datum und Uhrzeit eines Ereignisses für ein neuronales Netzwerk? Ich habe keine fortlaufende Zeitreihe, sondern einige Ereignisse mit Datum und Uhrzeit, und ich analysiere eine Art von Interesse. Dieses Interesse unterscheidet sich zwischen Morgen und Abend und zwischen Wochentagen...
Sowohl die Begriffe "Upsampling" als auch "Transponierungsfaltung" werden verwendet, wenn Sie "Entfaltung" durchführen (<- kein guter Begriff, aber lassen Sie mich ihn hier verwenden). Ursprünglich dachte ich, dass sie dasselbe bedeuten, aber es scheint mir, dass sie sich unterscheiden, nachdem...
Die Softmax-Funktion, die üblicherweise in neuronalen Netzen verwendet wird, um reelle Zahlen in Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln, ist dieselbe Funktion wie die Boltzmann-Verteilung, die Wahrscheinlichkeitsverteilung über Energien für ein Ensemble von Partikeln im thermischen Gleichgewicht bei...