Ich frage mich, welche nützlichen Techniken es gibt, um zu überprüfen, ob eine Implementierung eines neuronalen Netzwerks korrekt funktioniert. Im Folgenden sind einige mir bekannte Schecks aufgeführt. Es würde mich interessieren, mehr davon zu erfahren: Zeichnen einiger Metriken (F1-Punktzahl,...
Angenommen, ich habe ein einfaches einschichtiges neuronales Netzwerk mit n Eingängen und einem einzelnen Ausgang (binäre Klassifizierungsaufgabe). Wenn ich die Aktivierungsfunktion im Ausgabeknoten als Sigmoidfunktion einstelle, ist das Ergebnis ein Klassifikator für die logistische...
Ich versuche, ein tiefes neuronales Netzwerk für die Klassifizierung mithilfe der Rückausbreitung zu trainieren. Insbesondere verwende ich ein Faltungs-Neuronales Netzwerk zur Bildklassifizierung unter Verwendung der Tensor Flow-Bibliothek. Während des Trainings habe ich ein seltsames Verhalten und...
Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um Bilder in einem bestimmten Stil zu zeichnen? (Es nimmt also ein Bild auf und zeichnet es in einem Stil neu, für den es trainiert wurde.) Gibt es eine zugelassene Technologie für so etwas? Ich kenne den DeepArt-Algorithmus. Es ist gut, das...
Ich bin neu bei Keras und brauche deine Hilfe. Ich trainiere ein neuronales Netz in Keras und meine Verlustfunktion ist die Quadrat-Differenz s / w-Netzleistung und der Zielwert. Ich möchte dies mit Gradient Descent optimieren. Nachdem ich einige Links im Internet durchgesehen habe, habe ich...
Ich habe mich gefragt, wie der Status für LSTMs am besten initialisiert werden kann. Momentan initialisiere ich es einfach auf alle Nullen. Ich kann online nichts darüber finden, wie man es initialisiert. Eine Sache, an die ich gedacht habe, ist, den Ausgangszustand zu einem trainierbaren Parameter...
Gibt es eine Faustregel zwischen der Tiefe eines neuronalen Netzwerks und der Lernrate? Mir ist aufgefallen, dass die Lernrate umso niedriger sein muss, je tiefer das Netzwerk ist. Wenn das richtig ist, warum ist das
Während ich im Physikunterricht tatsächlich einige Programmierungen mit Boltzmann-Maschinen durchgeführt habe, bin ich mit deren theoretischer Charakterisierung nicht vertraut. Im Gegensatz dazu kenne ich eine bescheidene Menge über die Theorie der grafischen Modelle (über die ersten Kapitel von...
In Bezug auf den Unterschied zwischen neuronalen Netzen und Deep Learning können wir verschiedene Elemente auflisten, z. B. mehr Ebenen, umfangreiche Datenmengen und leistungsstarke Computerhardware, um das Training komplizierter Modelle zu ermöglichen. Gibt es außerdem eine detailliertere...
Ich verwende Bidirectional RNN, um ein Ereignis mit unausgeglichenem Auftreten zu erkennen. Die positive Klasse ist 100-mal seltener als die negative Klasse. Obwohl keine Regularisierung verwendet wird, kann ich eine 100% ige Genauigkeit für das Zugset und 30% für das Validierungsset erhalten. Ich...
Ich arbeite an einem Faltungsnetzwerk für die Bilderkennung und habe mich gefragt, ob ich Bilder unterschiedlicher Größe eingeben kann (allerdings nicht sehr unterschiedlich). Zu diesem Projekt: https://github.com/harvardnlp/im2markup Sie sagen: and group images of similar sizes to facilitate...
Ich habe einen Datensatz mit 34 Eingabespalten und 8 Ausgabespalten. Eine Möglichkeit, das Problem zu lösen, besteht darin, die 34 Eingaben zu verwenden und für jede Ausgabespalte ein individuelles Regressionsmodell zu erstellen. Ich frage mich, ob dieses Problem mit nur einem Modell gelöst werden...
Ich beginne mit tiefem Lernen und habe eine Frage, deren Antwort ich nicht finden konnte, vielleicht habe ich nicht richtig gesucht. Ich habe diese Antwort gesehen , aber es ist immer noch nicht klar, was der Gewichtsverlust ist und wie er mit der Verlustfunktion
In dem kürzlich erschienenen WaveNet-Artikel beziehen sich die Autoren auf ihr Modell mit gestapelten Schichten erweiterter Windungen. Sie erstellen auch die folgenden Diagramme, in denen der Unterschied zwischen "regulären" und erweiterten Faltungen erläutert wird. Die regulären Faltungen sehen...
In den Artikeln AlphaGo Zero und AlphaZero von DeepMind beschreiben sie das Hinzufügen von Dirichlet- Rauschen zu den vorherigen Wahrscheinlichkeiten von Aktionen vom Wurzelknoten (Board-Status) in der Monte-Carlo-Baumsuche: Weitere Explorations wird erreicht durch Zugabe von Dirichlet Rauschen zu...
Ich habe eine CSV-Datei mit 4 Millionen Kanten eines gerichteten Netzwerks, das Personen darstellt, die miteinander kommunizieren (z. B. John sendet eine Nachricht an Mary, Mary sendet eine Nachricht an Ann, John sendet eine weitere Nachricht an Mary usw.). Ich möchte zwei Dinge tun: Finden Sie...
Ich trainiere ein künstliches neuronales Netzwerk (Backpropagation, Feed-Forward) mit nicht normal verteilten Daten. Neben dem quadratischen Mittelwertfehler wird in der Literatur häufig der Pearson-Korrelationskoeffizient zur Bewertung der Qualität des trainierten Netzes vorgeschlagen. Aber ist...
Ich beginne meine Doktorandenreise und das ultimative Ziel, das ich mir gesetzt habe, ist die Entwicklung von ANNs, die die Umgebung überwachen, in der sie arbeiten, und ihre Architektur dynamisch an das jeweilige Problem anpassen. Die offensichtliche Implikation ist die Zeitlichkeit der Daten:...
Ich verwende einen auf neuronalen Netzen basierenden Klassifizierer, um eine Klassifizierung für meine Daten in n-dimensional durchzuführen. Dann dachte ich, es wäre vielleicht eine gute Idee, zuerst eine Dimensionsreduzierung wie PCA für meine Daten durchzuführen und dann die PCA-Ergebnisse in den...
Wenn wir den persistenten CD-Lernalgorithmus für eingeschränkte Bolzmann-Maschinen verwenden, starten wir unsere Gibbs-Abtastkette in der ersten Iteration an einem Datenpunkt, aber im Gegensatz zur normalen CD beginnen wir in den folgenden Iterationen nicht über unserer Kette. Stattdessen beginnen...