Scienza del computer neural-networks

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Perché le reti neurali sembrano funzionare meglio con restrizioni poste sulla loro topologia?

Le reti di backprop completamente connesse (almeno strato a livello con più di 2 livelli nascosti) sono studenti universali. Sfortunatamente, sono spesso lenti ad imparare e tendono ad adattarsi eccessivamente o avere generalizzazioni imbarazzanti. Da scherzare con queste reti, ho osservato che la potatura di alcuni dei bordi (in modo …

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Qual è la temperatura in LSTM (e le reti neurali in generale)?

Uno degli iperparametri per le reti LSTM è la temperatura. Che cos'è?

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Qual è la differenza tra una rete neurale, un sistema di apprendimento profondo e una rete di credenze profonde?

Qual è la differenza tra una rete neurale, un sistema di apprendimento profondo e una rete di credenze profonde? Mentre ricordo che la tua rete neurale di base è una specie di 3 strati, e ho avuto dei sistemi di credenze profonde descritti come reti neurali sovrapposte. Non ho sentito …

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Calcolo efficiente o approssimazione della dimensione VC di una rete neurale

Il mio obiettivo è risolvere il seguente problema, che ho descritto dal suo input e output: Ingresso: Un grafico aciclico diretto con nodi , fonti e sink ( ).solsolGmmmnnn111m > n ≥ 1m>n≥1m > n \geq 1 Produzione: Il VC-dimensione (o una sua approssimazione) per la rete neurale con topologia …

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Quali sono le critiche riguardo alle prestazioni di HTM?

Di recente ho appreso dell'esistenza di questa memoria temporale gerarchica (HTM) . Ho già letto il documento Hierarchical Temporal Memory: Concepts, Theory and Terminology (di Jeff Hawkins e Dileep George), che sembra piuttosto facile da capire, ma una bandiera rossa è che il documento non è né sottoposto a revisione …

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Le reti neurali devono sempre convergere?

introduzione Primo passo Ho scritto una rete neurale standard di backpropegating e, per testarla, ho deciso di farlo mappare XOR. È una rete 2-2-1 (con funzione di attivazione tanh) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 A scopo di test, ho impostato manualmente il neurone medio superiore (M1) per essere …

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qual è la differenza tra perceptron multistrato e rete neurale multistrato?

Quando diciamo che una rete neurale artificiale è un Perceptron multistrato ? E quando diciamo che una rete neurale artificiale è un multistrato ? Il termine perceptron è legato alla regola di apprendimento per aggiornare i pesi? O è correlato alle unità neuronali?

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Come codificare la data come input nella rete neurale?

Sto usando le reti neurali per prevedere una serie temporale. La domanda che sto affrontando ora è come codificare data / ora / numero di serie. di ogni input impostato come input per la rete neurale? Dovrei usare la codifica 1 di C (usata per le categorie di codifica) come …

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Google DeepDream Elaborato

Ho visto alcune domande su questo sito su Deep Dream, tuttavia nessuno di loro sembra parlare in realtà di ciò che DeepDream sta facendo, in particolare. Per quanto ho raccolto, sembrano aver cambiato la funzione obiettivo e anche cambiato la backpropagation in modo che invece di aggiornare i pesi aggiornino …

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Reti neurali artificiali in evoluzione per la risoluzione dei problemi NP

Di recente ho letto un post di blog davvero interessante dal blog di ricerca di Google che parla della rete neurale. Fondamentalmente usano queste reti neurali per risolvere vari problemi come il riconoscimento delle immagini. Usano algoritmi genetici per "evolvere" i pesi degli assoni. Quindi sostanzialmente la mia idea è …

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Il significato del fattore di sconto sull'apprendimento per rinforzo

Dopo aver letto i risultati di google deepmind sui giochi di Atari , sto cercando di capire q-learning e q-networks, ma sono un po 'confuso. La confusione sorge nel concetto del fattore di sconto. Breve riassunto di ciò che ho capito. Una rete neurale convoluzionale profonda viene utilizzata per stimare …

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Il potere computazionale delle reti neurali è correlato alla funzione di attivazione

È dimostrato che le reti neurali con pesi razionali hanno il potere computazionale della calcolatrice universale di Turing con le reti neurali . Da quello che ottengo, sembra che l'uso di pesi con valori reali produca ancora più potenza computazionale, anche se non ne sono certo. Tuttavia, esiste qualche correlazione …

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Quanti strati dovrebbe avere una rete neurale?

Ci sono dei vantaggi nell'avere più di 2 layer nascosti in una rete neurale? Ho visto alcuni posti che lo raccomandano, altri dimostrano che non vi è alcun vantaggio. Qual è giusto?

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Come funziona il termine momentum per l'algoritmo di backpropagation?

Quando si aggiornano i pesi di una rete neurale usando l'algoritmo di backpropagation con un termine di momentum, il tasso di apprendimento dovrebbe essere applicato anche al termine di momentum? La maggior parte delle informazioni che ho potuto trovare sull'uso della quantità di moto hanno le equazioni simili a queste: …

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Quando dovrei spostarmi oltre k vicino più vicino

Per molti progetti di machine learning che facciamo, iniziamo con il classificatore k Neighbor più vicino. Questo è un classificatore di partenza ideale poiché di solito abbiamo tempo sufficiente per calcolare tutte le distanze e il numero di parametri è limitato (k, metrica della distanza e ponderazione) Tuttavia, ciò ha …

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