Ich habe ein paar Fragen, die mich bezüglich des CNN verwirren. 1) Die mit CNN extrahierten Merkmale sind skalierungs- und drehungsinvariant. 2) Die Kerne, die wir zur Faltung mit unseren Daten verwenden, sind bereits in der Literatur definiert? Was für ein Kernel sind das? ist es für jede...
Wie würden Sie vorgehen, wenn Sie eine halbe Seite haben, um den Ausfall zu erklären ? Welches sind die Gründe für diese
Ich gehe den folgenden Blog im neuronalen LSTM-Netzwerk durch: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ Der Autor formt den Eingabevektor X als [Beispiele, Zeitschritte, Merkmale] für unterschiedliche Konfigurationen von LSTMs um. Der...
Ich benötige einige Ressourcen, um mit der Verwendung neuronaler Netze für die Vorhersage von Zeitreihen zu beginnen. Ich bin vorsichtig, wenn ich etwas Papier umsetze und dann herausfinde, dass sie das Potenzial ihrer Methoden stark überbewertet haben. Wenn Sie also Erfahrung mit den Methoden...
Ich habe einige grundlegende Methoden gefunden, um die Komplexität neuronaler Netze zu messen: Naiv und informell: Zählen Sie die Anzahl der Neuronen, verborgenen Neuronen, Schichten oder verborgenen Schichten VC-Dimension (Eduardo D. Sontag [1998] "VC-Dimension neuronaler Netze" [ pdf ].) Ein...
In der Literatur zu neuronalen Netzen stoßen wir häufig auf das Wort "Tensor". Unterscheidet es sich von einem Vektor? Und aus einer Matrix? Haben Sie ein konkretes Beispiel, das die Definition verdeutlicht? Ich bin ein bisschen verwirrt über die Definition. Wikipedia hilft nicht und manchmal...
Ich versuche den Kontext des berühmten Buches "Perceptrons" von Minsky und Papert aus dem Jahr 1969 zu verstehen, der für neuronale Netze so wichtig ist. Soweit ich weiß, gab es außer Perceptron noch keine anderen generischen überwachten Lernalgorithmen: Entscheidungsbäume wurden erst Ende der 70er...
Ich beschäftige mich mit CNNs (Convolutional Neural Networks) aufgrund ihrer Anwendungen in der Bildverarbeitung. Ich bin bereits mit standardmäßigen neuronalen Feed-Forward-Netzen vertraut, daher hoffe ich, dass einige Leute hier mir helfen können, den zusätzlichen Schritt zum Verständnis von CNNs...
Beim Erlernen des neuronalen Faltungsnetzwerks habe ich Fragen zu der folgenden Abbildung. 1) C1 in Layer 1 hat 6 Feature-Maps. Bedeutet das, dass es sechs Faltungskerne gibt? Jeder Faltungskernel wird verwendet, um eine Feature-Map auf der Grundlage von Eingaben zu generieren. 2) S1 in Schicht 2...
Ich entschuldige mich im Voraus für die Tatsache, dass ich immer noch auf dem Laufenden bin. Ich versuche die Vor- und Nachteile der Verwendung von tanh (Karte -1 bis 1) vs. sigmoid (Karte 0 bis 1) für meine Neuronenaktivierungsfunktion zu verstehen. Nach meiner Lektüre klang es wie eine...
Dies ist eine terminologische Frage. Manchmal sehe ich Menschen, die tiefe neuronale Netze als "vielschichtige Perzeptrone" bezeichnen. Warum ist das so? Mir wurde beigebracht, dass ein Perzeptron ein einschichtiger Klassifikator (oder Regressor) mit einem binären Schwellenwert ist, der eine...
Während wir uns mit der Literatur über neuronale Netze befassen, können wir andere Methoden mit neuromorphen Topologien identifizieren ("Neural-Network" -ähnliche Architekturen). Und ich spreche nicht über den Satz der universellen Approximation . Beispiele sind unten angegeben. Dann frage ich...
Als ich Mini Batch Gradient Decent implementiert habe, habe ich nur die Gradienten aller Beispiele im Trainingsbatch gemittelt. Allerdings ist mir aufgefallen, dass jetzt die optimale Lernrate deutlich höher ist als bei anständigen Online-Gefällen. Meiner Intuition nach ist dies so, weil der...
Ich versuche die Yolo v2-Verlustfunktion zu verstehen: λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0B1o b jich j[ ( xich- x^ich)2+ (
Wie lautet die Ableitung der ReLU-Aktivierungsfunktion, die wie folgt definiert ist: ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0,x) \mathrm{ReLU}(x) = \mathrm{max}(0, x) Was ist mit dem Sonderfall, in dem die Funktion bei eine Diskontinuität aufweist
Während des Trainings eines einfachen Binärklassifikators für neuronale Netze erhalte ich einen hohen Verlustwert unter Verwendung von Kreuzentropie. Trotzdem ist die Genauigkeit des Validierungssatzes recht gut. Hat es eine Bedeutung? Gibt es keine strikte Korrelation zwischen Verlust und...
Ab wann werden mehrschichtige neuronale Netze als tiefe neuronale Netze klassifiziert oder anders ausgedrückt: Wie viele Schichten müssen mindestens in einem tiefen neuronalen Netz vorhanden
Die Stellen, die ich über den Fluch der Dimensionalität gelesen habe, erklären ihn hauptsächlich in Verbindung mit kNN und linearen Modellen im Allgemeinen. Ich sehe regelmäßig Spitzenreiter in Kaggle, die Tausende von Funktionen in einem Datensatz verwenden, der kaum 100.000 Datenpunkte enthält....
Im grundlegenden maschinellen Lernen lernen wir die folgenden "Faustregeln": a) Die Größe Ihrer Daten sollte mindestens das 10-fache der Größe der VC-Dimension Ihres Hypothesensatzes betragen. b) Ein neuronales Netz mit N Anschlüssen hat eine VC-Dimension von ungefähr N. Wenn also ein Deep...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-