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...
Für ein lineares Modell ist der Schrumpfterm immer .y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP( β)P(β)P(\beta) Was ist der Grund, warum wir den Verzerrungsbegriff nicht verkleinern ? Sollen wir den Bias-Term in den neuronalen Netzwerkmodellen
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...
Ich würde gerne wissen, ob es einen Code zum Trainieren eines Faltungsnetzes für die Zeitreihenklassifizierung gibt. Ich habe kürzlich einige Veröffentlichungen gesehen ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), bin mir aber nicht sicher, ob es etwas gibt oder ob ich es...
Im Wesentlichen ist meine Frage, dass in mehrschichtigen Perzeptronen Perzeptrone mit einer Sigma-Aktivierungsfunktion verwendet werden. So dass in der Aktualisierungsregel y wird wie folgt berechnety^y^\hat{y} y^= 11 + exp( - wTxich)y^=11+exp(-wTxich)\hat{y} =
Es wird oft erwähnt, dass gleichgerichtete Lineareinheiten (ReLU) Softplus-Einheiten abgelöst haben, weil sie linear sind und schneller berechnet werden können. Hat softplus it noch den Vorteil der Sparity-Induktion oder ist das auf die ReLU beschränkt? Der Grund, den ich frage, ist, dass ich...
Wie kann ich in Bezug auf die neuronale Netzsprache (y = Gewicht * x + Voreingenommenheit) wissen, welche Variablen wichtiger sind als andere? Ich habe ein neuronales Netz mit 10 Eingängen, 1 verborgene Schicht mit 20 Knoten und 1 Ausgangsschicht, die 1 Knoten hat. Ich weiß nicht genau, welche...
Warum funktioniert die Backpropagation nicht, wenn Sie alle Gewichte mit demselben Wert initialisieren (z. B. 0,5), aber wenn Sie Zufallszahlen angeben, funktioniert sie einwandfrei? Sollte der Algorithmus den Fehler nicht berechnen und von dort aus arbeiten, obwohl die Gewichte anfangs gleich...
Ich arbeite an der Einstufung des Schlafstadiums. Ich habe einige Forschungsartikel zu diesem Thema gelesen, von denen viele die SVM- oder Ensemble-Methode verwendeten. Ist es eine gute Idee, das eindimensionale EEG-Signal mithilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks zu klassifizieren? Ich bin neu...
In Tensorflows Implementierung von ResNet wird der Varianzskalierungsinitialisierer verwendet . Ich finde auch, dass der Xavier-Initialisierer beliebt ist. Ich habe nicht zu viel Erfahrung damit, was ist in der Praxis
Warum werden beim Training tiefer und flacher neuronaler Netze im Gegensatz zu anderen Metaheuristiken häufig Gradientenmethoden (z. B. Gradientenabstieg, Nesterov, Newton-Raphson) verwendet? Mit Metaheuristik meine ich Methoden wie simuliertes Tempern, Optimierung von Ameisenkolonien usw., die...
Ich trainiere ein neuronales Netzwerk (Details nicht wichtig), bei dem die Zieldaten ein Winkelvektor sind (zwischen 0 und 2 * pi). Ich suche Rat, wie ich diese Daten verschlüsseln kann. Folgendes versuche ich derzeit (mit begrenztem Erfolg): 1) 1-von-C-Codierung: Ich bin die eingestellten...
Ich habe das Batch-Normalisierungspapier ( 1) gelesen und nicht verstanden, dass es notwendig ist, gleitende Durchschnitte zu verwenden, um die Genauigkeit des Modells zu verfolgen, und selbst wenn ich akzeptiere, dass dies das Richtige ist, verstehe ich es nicht was sie genau tun. Nach meinem...
Durch Anwenden der Softmax-Funktion auf einen Vektor werden "Wahrscheinlichkeiten" und Werte zwischen 000 und . 111 Wir können aber auch jeden Wert durch die Summe der Vektoren dividieren, wodurch Wahrscheinlichkeiten und Werte zwischen000 und .111 Ich habe die Antwort hier gelesen , aber es...
Ich habe ein neuronales Netzwerk eingerichtet, um etwas vorherzusagen, bei dem die Ausgabevariable ordinal ist. Ich werde im Folgenden drei mögliche Ausgänge A <B <C beschreiben. Es ist ziemlich offensichtlich, wie ein neuronales Netzwerk zur Ausgabe kategorialer Daten verwendet wird: Die...
Ich habe es mit einem Bayesian Hierarchical Linear Model zu tun , hier das Netzwerk, das es beschreibt. YYY für den täglichen Verkauf eines Produkts in einem Supermarkt (beobachtet). XXX ist eine bekannte Matrix von Regressoren, einschließlich Preisen, Werbeaktionen, Wochentagen, Wetter,...
Ich habe eine leichte Verwirrung über den Backpropagation- Algorithmus, der in Multilayer Perceptron (MLP) verwendet wird. Der Fehler wird durch die Kostenfunktion korrigiert. Bei der Backpropagation versuchen wir, das Gewicht der ausgeblendeten Ebenen anzupassen. Den Ausgabefehler kann ich...
Ich habe theano zum Experimentieren mit LSTMs verwendet und mich gefragt, welche Optimierungsmethoden (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam usw.) für LSTMs am besten funktionieren. Gibt es Forschungsarbeiten zu diesem Thema? Hängt die Antwort auch von der Art der Anwendung ab, für die ich das...
Ich habe ein sehr einfaches Problem, aber ich kann kein passendes Werkzeug finden, um es zu lösen. Ich habe eine Folge von Vektoren gleicher Länge. Jetzt möchte ich LSTM RNN auf dem Zugmuster dieser Sequenzen trainieren und es dann machen, um eine neue Sequenz von Vektoren der Länge basierend auf...
Ich versuche, verschiedene RNN-Architekturen (Recurrent Neural Network) zu verstehen, die auf Zeitreihendaten angewendet werden sollen, und bin etwas verwirrt mit den verschiedenen Namen, die häufig bei der Beschreibung von RNNs verwendet werden. Ist die Struktur von Langzeitspeicher (LSTM) und...