Soweit ich weiß, werden sowohl Autoencoder als auch t-SNE zur nichtlinearen Dimensionsreduktion verwendet. Was sind die Unterschiede zwischen ihnen und warum sollte ich einen gegen einen anderen
Laut diesem Tutorial zum Tiefenlernen wird Gewichtsabnahme (Regularisierung) normalerweise nicht auf die Verzerrungsterme angewendet. B Warum? Welche Bedeutung (Intuition) steckt
Der jüngste Fortschritt bei neuronalen Netzen wird durch eine Reihe neuer Architekturen zusammengefasst, die sich hauptsächlich durch ihre wachsende Designkomplexität auszeichnen. Von LeNet5 (1994) über AlexNet (2012) bis zu Overfeat (2013) und GoogleLeNet / Inception (2014) und so weiter ... Gibt...
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...
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...
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...
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.=-...
Nachdem ich mir diese Frage angesehen habe: Beim Versuch, die lineare Regression mit Keras zu emulieren , habe ich versucht, mein eigenes Beispiel nur zu Studienzwecken zu erstellen und meine Intuition zu entwickeln. Ich habe einen einfachen Datensatz heruntergeladen und eine Spalte verwendet, um...
Ich verwende das Neuralnetz in R, um ein NN mit 14 Eingängen und einem Ausgang zu erstellen. Ich baue / trainiere das Netzwerk mehrmals mit denselben Eingabetrainingsdaten und derselben Netzwerkarchitektur / -einstellungen. Nachdem jedes Netzwerk erstellt wurde, verwende ich es in einem...
Ich habe mich gefragt, ob es unter bestimmten Umständen möglich ist, dass ANNs eine bessere Leistung erbringen, wenn Sie einige Verbindungen auf ihnen entfernen, wie zum Beispiel: Aufbau eines ANN durch parallele Verwendung von zwei mehrschichtigen ANNs A und B (gleiche Eingangs- und...
Beseitigt die Hauptkomponentenanalyse (PCA) das Rauschen im Datensatz? Wenn PCA das Rauschen im Datensatz nicht beseitigt, was macht PCA dann tatsächlich mit dem Datensatz? Kann mir jemand in dieser Angelegenheit
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 im vergangenen Jahr . Das Training nach 15...
Ich glaube nicht, dass es eine Antwort auf alle Deep-Learning-Modelle geben kann. Welche der Deep-Learning-Modelle sind parametrisch und welche nicht parametrisch und
Ich habe Probleme beim Verständnis des Sprunggrammmodells des Word2Vec-Algorithmus. In fortlaufenden Wortsäcken ist leicht zu erkennen, wie die Kontextwörter in das neuronale Netzwerk "passen" können, da Sie sie im Grunde nach dem Multiplizieren jeder der One-Hot-Codierungsdarstellungen mit der...
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk zu verwenden, um den Q-Wert beim Q-Learning wie bei Fragen zum Q-Learning mit neuronalen Netzwerken zu approximieren . Wie in der ersten Antwort vorgeschlagen, verwende ich eine lineare Aktivierungsfunktion für die Ausgabeebene, während ich weiterhin die...
Welche sequentiellen Eingabeprobleme eignen sich jeweils am besten? Bestimmt die Eingabedimensionalität, welche besser zu Ihnen passt? Sind Probleme, die "längeren Speicher" erfordern, besser für ein LSTM-RNN geeignet, während Probleme mit zyklischen Eingabemustern (Börse, Wetter) von einem HMM...
Die Idee hinter Recurrent Neural Network (RNN) ist mir klar. Ich verstehe es folgendermaßen: Wir haben eine Folge von Beobachtungen ( Ö⃗ 1, o⃗ 2, … , O.⃗ no→1,o→2,…,o→n\vec o_1, \vec o_2, \dots, \vec o_n ) (oder mit anderen Worten multivariate Zeitreihen). Jede einzelne Beobachtung Ö⃗ icho→i\vec...
Ich verwende Feed-Forward NN. Ich verstehe das Konzept, aber meine Frage betrifft Gewichte. Wie können Sie sie interpretieren, dh was stellen sie dar oder wie können sie ungestört sein (nur Funktionskoeffizienten)? Ich habe etwas gefunden, das "Raum der Gewichte" genannt wird, bin mir aber nicht...