Domande taggate «neural-networks»

Per domande su reti artificiali, come reti MLP, CNN, RNN, LSTM e GRU, le loro varianti o qualsiasi altro componente del sistema AI che si qualificano come reti neurali in quanto sono, in parte, ispirati da reti neurali biologiche.

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Gli autoencoder possono essere utilizzati per l'apprendimento supervisionato?
Gli autoencoder possono essere utilizzati per l'apprendimento supervisionato senza aggiungere un livello di output ? Possiamo semplicemente alimentarlo con un vettore di input-output concatenato per l'addestramento e ricostruire la parte di output dalla parte di input quando facciamo l'inferenza? La parte di output verrebbe trattata come valori mancanti durante l'inferenza …
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Gli algoritmi di apprendimento profondo rappresentano metodi basati su ensemble?
A breve sull'apprendimento profondo (come riferimento) : Il deep learning è un ramo dell'apprendimento automatico basato su una serie di algoritmi che tentano di modellare astrazioni di alto livello nei dati utilizzando un grafico profondo con più livelli di elaborazione, composto da più trasformazioni lineari e non lineari. Varie architetture …
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Siamo tecnicamente in grado di realizzare, in hardware, reti neurali arbitrariamente grandi con la tecnologia attuale?
Se i neuroni e le sinapsi possono essere implementati usando transistor, cosa ci impedisce di creare reti neurali arbitrariamente grandi usando gli stessi metodi con cui sono realizzate le GPU? In sostanza, abbiamo visto come funzionano straordinariamente bene le reti neurali virtuali implementate sui processori sequenziali (anche le GPU sono …
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Significato delle metriche di valutazione in Tensorflow
Sono praticamente un principiante a Tensorflow e seguo semplicemente un tutorial. Non ci sono problemi con il mio codice, ma ho una domanda sull'output accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 Vorrei sapere cosa rappresentano "previsione / significato" e …
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Architettura di rete neurale per il nome dell'autore come input?
Sto costruendo una rete neurale per prevedere il valore di un'opera d'arte con una vasta gamma di input (dimensioni, supporto artistico, ecc.) E vorrei includere anche l'autore come input (spesso è un enorme fattore nel valore di un singolo pezzo d'arte). La mia attuale preoccupazione è che il nome dell'autore …
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Come si potrebbe eseguire il debug, comprendere o correggere il risultato di una rete neurale?
Sembra alquanto controverso affermare che gli approcci basati su NN stanno diventando strumenti piuttosto potenti in molte aree dell'IA - sia nel riconoscere e decomporre le immagini (facce al confine, scene di strada nelle automobili, decisioni in situazioni incerte / complesse o con dati parziali). Quasi inevitabilmente, alcuni di quegli …
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Le carenze delle reti neurali stanno diminuendo?
Avendo lavorato con le reti neurali per circa sei mesi, ho sperimentato in prima persona quelli che spesso vengono dichiarati come i loro principali svantaggi, ovvero il sovradimensionamento e il rimanere bloccati nei minimi locali. Tuttavia, attraverso l'ottimizzazione dell'iperparametro e alcuni approcci recentemente inventati, questi sono stati superati per i …
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Qual è la differenza tra i neuroni iperbolici tangenti e sigmoidi?
Due funzioni di attivazione comuni utilizzate nell'apprendimento profondo sono la funzione tangente iperbolica e la funzione di attivazione sigmoidea. Capisco che la tangente iperbolica è solo un riscalamento e una traduzione della funzione sigmoide: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. Esiste una differenza significativa tra queste due funzioni di attivazione, e …
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