Ich habe 50.000 Bilder wie diese beiden: Sie zeigen Diagramme von Daten. Ich wollte Funktionen aus diesen Bildern extrahieren, also verwendete ich den von Theano (deeplearning.net) bereitgestellten Autoencoder-Code. Das Problem ist, dass diese Autoencoder anscheinend keine Funktionen kennen....
In Alex Krizhevsky et al. Imagenet-Klassifikation mit tiefen neuronalen Faltungsnetzen zählt sie die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht auf (siehe Abbildung unten). Die Eingabe des Netzwerks ist 150.528-dimensional und die Anzahl der Neuronen in den verbleibenden Schichten des Netzwerks wird...
Ich versuche, Faltungs-Neuronale Netze besser zu verstehen, indem ich Python-Code schreibe, der nicht von Bibliotheken (wie Convnet oder TensorFlow) abhängt Durchführen einer Faltung an einem Bild. Ich versuche, die Implementierungsdetails im Schritt zwischen Feature-Maps in der folgenden Abbildung...
Ich habe gerade angefangen, etwas über Statistiken und Models zu lernen. Nach meinem derzeitigen Verständnis verwenden wir MLE, um die besten Parameter für ein Modell zu schätzen. Wenn ich jedoch zu verstehen versuche, wie die neuronalen Netze funktionieren, scheint es, als würden sie stattdessen...
Wenn Sie sich die Dokumentation http://keras.io/optimizers/ ansehen, gibt es in der SGD einen Parameter für den Zerfall. Ich weiß, dass dies die Lernrate im Laufe der Zeit reduziert. Allerdings kann ich nicht herausfinden, wie es genau funktioniert. Ist es ein Wert, der mit der Lernrate...
Ich bin kürzlich gelaufen und habe Tensor Flow gelernt und ein paar Histogramme bekommen, die ich nicht interpretieren konnte. Normalerweise stelle ich mir die Höhe der Balken als Frequenz (oder relative Häufigkeit / Anzahl) vor. Die Tatsache, dass es keine Balken wie in einem normalen Histogramm...
Ich versuche also, Bilder von Menschen mit Faltungsnetzen zu trainieren. Ich habe die Papiere ( Paper1 und Paper2 ) und diesen Stackoverflow-Link gelesen , bin mir jedoch nicht sicher, ob ich die Struktur der Netze verstehe (in den Papieren ist dies nicht genau definiert). Fragen: Ich kann meine...
Nun, die Frage sagt schon alles. Was ist mit "vor dem Training eines neuronalen Netzwerks" gemeint? Kann das jemand in ganz einfachem Englisch erklären? Ich kann anscheinend keine dazugehörigen Ressourcen finden. Es wäre toll, wenn mich jemand darauf hinweisen
Ich habe mit einem einfachen neuronalen Netzwerk mit nur einer ausgeblendeten Ebene von Tensorflow gespielt und dann verschiedene Aktivierungen für die ausgeblendete Ebene ausprobiert: Relu Sigmoid Softmax (na ja, normalerweise wird Softmax in der letzten Schicht verwendet.) Relu bietet die beste...
Ich wollte mit einem neuronalen Netzwerk experimentieren, um ein Klassifizierungsproblem zu lösen, mit dem ich konfrontiert bin. Ich stieß auf Papiere, die von RBMs sprachen. Aber soweit ich das verstehen kann, unterscheiden sie sich nicht von einem mehrschichtigen neuronalen Netzwerk. Ist das...
Wenn ein neuronales Netzwerk unter Verwendung des Back-Propagation-Algorithmus trainiert wird, wird das Gradientenabstiegsverfahren verwendet, um die Gewichtsaktualisierungen zu bestimmen. Meine Frage ist: Anstatt die Gradientenabstiegsmethode zu verwenden, um den Minimalpunkt in Bezug auf ein...
Ich bin neugierig, wie Gradienten mithilfe von ResNet-Modulen / Überspringverbindungen über ein neuronales Netzwerk zurückgewonnen werden. Ich habe ein paar Fragen zu ResNet gesehen (z. B. Neuronales Netzwerk mit Sprungschichtverbindungen ), aber diese Frage bezieht sich speziell auf die...
Es gibt hier einen ähnlichen Thread ( Kostenfunktion des neuronalen Netzwerks ist nicht konvex? ), Aber ich konnte die Punkte in den Antworten dort nicht verstehen und mein Grund für die erneute Frage, in der Hoffnung, dass dies einige Probleme klären wird: Wenn ich die Funktion für die Summe der...
Gibt es gute Papiere, die einige methodische Methoden zum Auswählen der Dimensionen für Filter, zum Zusammenfassen der Einheiten und zum Bestimmen der Anzahl der Faltungsschichten
Mir ist bewusst, dass es viele Fortschritte in Bezug auf Bilderkennung, Bildklassifizierung usw. bei tiefen, faltungsbedingten neuronalen Netzen gegeben hat. Aber wenn ich ein Netz beispielsweise mit PNG-Bildern trainiere, funktioniert dies nur für Bilder, die so codiert sind? Welche anderen...
Was ist eine Ablationsstudie? Und gibt es eine systematische Möglichkeit, dies durchzuführen? Zum Beispiel habe ich Prädiktoren in einer linearen Regression, die ich als mein Modell bezeichnen werde.nnn Wie werde ich dazu eine Ablationsstudie durchführen? Welche Metriken soll ich verwenden? Eine...
Nehmen wir zur Veranschaulichung meiner Frage an, ich habe einen Trainingssatz, in dem die Eingabe einen Rauschgrad aufweist, die Ausgabe jedoch nicht. # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] :...
Diese Frage hat hier bereits Antworten : Wie kann eine Änderung der Kostenfunktion positiv sein? (1 Antwort) Was soll ich tun, wenn mein neuronales Netzwerk nicht lernt? (5 Antworten) Geschlossen im letzten Monat . Ich trainiere ein Modell (Recurrent Neural Network), um 4 Arten von Sequenzen zu...
Hier ein Blick: Sie können genau sehen, wo die Trainingsdaten enden. Die Trainingsdaten reichen von bis .- 1-1-1111 Ich habe Keras und ein dichtes 1-100-100-2-Netzwerk mit Tanh-Aktivierung verwendet. Ich berechne das Ergebnis aus zwei Werten, p und q als p / q. Auf diese Weise kann ich eine...
Vor kurzem habe ich mich mit dem Erlernen von Boosting-Algorithmen wie Adaboost und Gradienten-Boost befasst, und ich kenne die Tatsache, dass der am häufigsten verwendete schwache Lernende Bäume sind. Ich möchte wirklich wissen, ob es in letzter Zeit einige erfolgreiche Beispiele (ich meine einige...