Domande taggate «convnet»

Per domande su "Reti neurali convoluzionali" (CNN)

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Quante celle LSTM dovrei usare?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Esistono buoni modelli linguistici predefiniti per Python?
Sto prototipando un'applicazione e ho bisogno di un modello linguistico per calcolare la perplessità su alcune frasi generate. Esiste un modello di linguaggio addestrato in Python che posso usare facilmente? Qualcosa di semplice come model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Qual è la differenza tra Convoluzione dilatata e Deconvoluzione?
Queste due operazioni di convoluzione sono molto comuni nell'apprendimento profondo in questo momento. Ho letto dello strato convoluzionale dilatato in questo documento: WAVENET: UN MODELLO GENERATIVO PER AUDIO RAW e De-convoluzione è in questo documento: reti completamente convoluzionali per la segmentazione semantica Entrambi sembrano sottoporre a campionamento l'immagine, ma qual …
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Numero e dimensioni di strati densi in una CNN
La maggior parte delle reti che ho visto hanno uno o due strati densi prima del livello finale di softmax. Esiste un modo di principio per scegliere il numero e la dimensione dei layer densi? Due strati densi sono più rappresentativi di uno, per lo stesso numero di parametri? Il …
11 convnet 
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Modello ricorrente (CNN) su dati EEG
Mi chiedo come interpretare un'architettura ricorrente in un contesto EEG. In particolare, sto pensando a questa come una CNN ricorrente (al contrario di architetture come LSTM), ma forse si applica anche ad altri tipi di reti ricorrenti Quando leggo degli R-CNN, di solito sono spiegati in contesti di classificazione delle …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
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Perché utilizzare NN convoluzionali per un'attività di ispezione visiva rispetto alla classica corrispondenza del modello CV?
Ho avuto un'interessante discussione sulla base di un progetto a cui stavamo lavorando: perché usare un sistema di ispezione visiva della CNN su un algoritmo di corrispondenza dei modelli? Sfondo: avevo mostrato una demo di un semplice sistema di visione della CNN (webcam + laptop) che rilevava se un particolare …
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