Scienza dei dati deep-learning

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Perché le comunità NLP e Machine Learning sono interessate all'apprendimento profondo?

Spero che tu mi possa aiutare, poiché ho alcune domande su questo argomento. Sono nuovo nel campo dell'apprendimento profondo e, mentre ho fatto alcuni tutorial, non riesco a mettere in relazione o distinguere i concetti gli uni dagli altri.

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Qual è la differenza tra la discesa del gradiente e la discesa del gradiente stocastico?

Qual è la differenza tra la discesa del gradiente e la discesa del gradiente stocastico? Non ho molta familiarità con questi, puoi descriverne la differenza con un breve esempio?

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Perché funzionano le reti neurali convoluzionali?

Ho sentito spesso persone dire che il motivo per cui le reti neurali convoluzionali sono ancora poco comprese. È noto perché le reti neurali convoluzionali finiscono sempre per apprendere caratteristiche sempre più sofisticate mentre saliamo di livello? Cosa li ha spinti a creare una tale serie di funzionalità e questo …

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Nozioni di base sull'apprendimento profondo

Sto cercando un documento che descriva in dettaglio le basi del deep learning. Idealmente come il corso Andrew Ng per l'apprendimento profondo. Sai dove posso trovarlo?

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Ci sono delle regole per scegliere la dimensione di un mini-batch?

Durante l'allenamento delle reti neurali, un iperparametro ha le dimensioni di un mini-batch. Le scelte comuni sono 32, 64 e 128 elementi per mini batch. Ci sono regole / linee guida su quanto dovrebbe essere grande un mini-batch? Qualche pubblicazione che indaga l'effetto sulla formazione?

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La discesa del gradiente converge sempre in un ottimale?

Mi chiedo se esiste uno scenario in cui la discesa del gradiente non converge al minimo. Sono consapevole che la discesa gradiente non è sempre garantita per convergere in un ottimale globale. Sono anche consapevole che potrebbe divergere da un ottimale se, diciamo, la dimensione del passo è troppo grande. …

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Previsione di serie storiche usando LSTM: importanza di rendere stazionarie le serie storiche

In questo link su Stationarity e differenziazione , è stato menzionato che modelli come ARIMA richiedono una serie temporale stazionaria per le previsioni poiché le proprietà statistiche come media, varianza, autocorrelazione ecc. Sono costanti nel tempo. Dato che gli RNN hanno una migliore capacità di apprendere relazioni non lineari ( …

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Come ottenere precisione, F1, precisione e richiamo, per un modello di keras?

Voglio calcolare la precisione, il richiamo e il punteggio F1 per il mio modello binario KerasClassifier, ma non trovo alcuna soluzione. Ecco il mio codice attuale: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() …

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Scegliendo tra TensorFlow o Theano come backend per Keras

Keras supporta sia TensorFlow che Theano come backend: quali sono i pro / contro della scelta l'uno rispetto all'altro, oltre al fatto che attualmente non tutte le operazioni sono implementate con il backend TensorFlow?

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Estrazione di parole chiave / frasi dal testo usando le librerie di Deep Learning

Forse questo è troppo ampio, ma sto cercando riferimenti su come utilizzare l'apprendimento profondo in un compito di sintesi testuale. Ho già implementato il riepilogo del testo utilizzando approcci di frequenza di parole standard e classificazione delle frasi, ma mi piacerebbe esplorare la possibilità di utilizzare tecniche di apprendimento profondo …

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Keras vs. tf.keras

Sono un po 'confuso nella scelta tra Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) per il mio nuovo progetto di ricerca. C'è un dibattito sul fatto che Keras non sia di proprietà di nessuno, quindi le persone sono più felici di contribuire e …

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Perché ReLU viene utilizzato come funzione di attivazione?

Le funzioni di attivazione vengono utilizzate per introdurre non linearità nell'uscita lineare del tipo w * x + bin una rete neurale. Che sono in grado di comprendere intuitivamente per le funzioni di attivazione come sigmoid. Comprendo i vantaggi di ReLU, che sta evitando i neuroni morti durante la backpropagation. …

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Ricerca di iperparametri per LSTM-RNN usando Keras (Python)

Da Keras RNN Tutorial: "Gli RNN sono difficili. La scelta della dimensione del batch è importante, la scelta della perdita e l'ottimizzatore sono fondamentali, ecc. Alcune configurazioni non convergono." Quindi questa è più una domanda generale sull'ottimizzazione degli iperparametri di un LSTM-RNN su Keras. Vorrei sapere un approccio per trovare …

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minimi locali vs punti di sella nell'apprendimento profondo

Ho sentito Andrew Ng (in un video che purtroppo non riesco più a trovare) parlare di come la comprensione dei minimi locali nei problemi di apprendimento profondo è cambiata nel senso che ora sono considerati meno problematici perché in spazi ad alta dimensione (incontrati in deep learning) è più probabile …

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La differenza di Keras tra val_loss e perdita durante l'allenamento

Qual'è la differenza tra val_losse lossdurante l'allenamento in Keras? Per esempio Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 In alcuni siti ho letto che durante la convalida, il dropout non funzionava.

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