Sie scheinen alle Zufallsvariablen durch die Knoten und (in) Abhängigkeit über die (möglicherweise gerichteten) Kanten darzustellen. Mich interessiert vor allem die Sichtweise eines
Ich habe ein paar Artikel gelesen, in denen die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden erörtert wurden. Einige argumentieren, dass GA keine Verbesserung bei der Suche nach der optimalen Lösung bringt, während andere zeigen, dass sie effektiver ist. Es scheint, dass GA in der Literatur im...
Ich habe einen Streaming-Datensatz, Beispiele sind einzeln verfügbar. Ich müsste sie in mehreren Klassen klassifizieren. Sobald ich dem Lernprozess ein Trainingsbeispiel gegeben habe, muss ich das Beispiel verwerfen. Gleichzeitig verwende ich auch das neueste Modell, um Vorhersagen für...
Hat jemand Literatur über Pre-Training in Deep Convolutional Neural Network gesehen? Ich habe nur unbeaufsichtigtes Pre-Training in Autoencoder oder eingeschränkten Boltzman-Maschinen
In Andrew Ngs Kurs über Neuronale Netze und tiefes Lernen über Coursera sagt er, dass die Verwendung von fast immer der Verwendung von vorzuziehen ist .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid Der Grund, den er angibt, ist, dass die Ausgaben mit center um 0 statt mit 's 0,5 erfolgen, und dies "erleichtert...
Ich bin neu in der Modellierung mit neuronalen Netzwerken, aber es ist mir gelungen, ein neuronales Netzwerk mit allen verfügbaren Datenpunkten einzurichten, das gut zu den beobachteten Daten passt. Das neuronale Netzwerk wurde in R mit dem nnet-Paket erstellt: require(nnet) ##33.8 is the highest...
Ich bin völlig neu in neuronalen Netzen, aber sehr daran interessiert, sie zu verstehen. Der Einstieg ist jedoch gar nicht so einfach. Könnte jemand ein gutes Buch oder eine andere Art von Ressource empfehlen? Gibt es ein Muss zu lesen? Ich bin für jeden Tipp
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)....
Ich habe an einem Regressionsproblem gearbeitet, bei dem die Eingabe ein Bild und die Bezeichnung ein kontinuierlicher Wert zwischen 80 und 350 ist. Bei den Bildern handelt es sich um einige Chemikalien, nachdem eine Reaktion stattgefunden hat. Die Farbe, die angezeigt wird, gibt die Konzentration...
Wie erklären wir einem Publikum, das keinen statistischen Hintergrund hat, den Unterschied zwischen logistischer Regression und neuronalem Netzwerk?
Ich habe LSTMs für eine Weile studiert. Ich verstehe auf hohem Niveau, wie alles funktioniert. Als ich sie jedoch mit Tensorflow implementieren wollte, bemerkte ich, dass BasicLSTMCell eine Reihe von Einheiten (dh num_units) benötigt. Aus dieser sehr gründlichen Erklärung von LSTMs habe ich...
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...
Warum verwenden wir bei neuronalen Netzen gleichgerichtete Lineareinheiten (ReLU)? Wie verbessert das das neuronale Netzwerk? Warum sagen wir, dass ReLU eine Aktivierungsfunktion ist? Funktioniert die Aktivierung von Softmax nicht für neuronale Netze? Ich vermute, dass wir beide verwenden, ReLU und...
Ich habe diese Seite gelesen: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html und es hieß, dass Sigmoid-Ausgabeschicht mit Kreuzentropie mit Softmax-Ausgabeschicht mit Log-Wahrscheinlichkeit ziemlich ähnlich ist. Was passiert, wenn ich Sigmoid mit logarithmischer Wahrscheinlichkeit oder...
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 die Abhandlung ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks gelesen und in Abschnitt 3 wurde die Architektur ihres Convolutional Neural Network erläutert, wie sie es vorzogen: nicht sättigende Nichtlinearitätf(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). weil es...
Warum ist es gefährlich, Gewichte mit Nullen zu initialisieren? Gibt es ein einfaches Beispiel, das dies
[Diese Frage wurde auch beim Stapelüberlauf gestellt] Die Frage in Kürze Ich untersuche faltungsbedingte neuronale Netze und glaube, dass diese Netze nicht jedes Eingangsneuron (Pixel / Parameter) gleichwertig behandeln. Stellen Sie sich vor, wir haben ein tiefes Netzwerk (viele Ebenen), das auf...
Was ist der Unterschied zwischen dem neuronalen Netzwerk , dem Bayes'schen Netzwerk , dem Entscheidungsbaum und den Petri-Netzen , obwohl sie alle grafische Modelle sind und die Ursache-Wirkung-Beziehung visuell
Warum werden in neuronalen Netzen Bias-Knoten verwendet? Wie viele solltest du verwenden? In welchen Ebenen sollten Sie sie verwenden: Alle ausgeblendeten Ebenen und die Ausgabeebene?