Domande taggate «deep-learning»

una nuova area di ricerca sull'apprendimento automatico concernente le tecnologie utilizzate per l'apprendimento delle rappresentazioni gerarchiche dei dati, principalmente svolte con reti neurali profonde (cioè reti con due o più strati nascosti), ma anche con una sorta di modelli grafici probabilistici.

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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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apprendimento profondo per compiti non immagine non PNL?
Finora ci sono molte applicazioni interessanti per l'apprendimento profondo nella visione artificiale o nell'elaborazione del linguaggio naturale. Com'è in altri campi più tradizionali? Ad esempio, ho variabili sociodemografiche tradizionali e forse molte misurazioni di laboratorio e voglio prevedere una certa malattia. Sarebbe un'applicazione di deep learning se avessi molte osservazioni? …
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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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Come word2vec può essere usato per identificare parole non viste e metterle in relazione con dati già addestrati
Stavo lavorando sul modello gensim di word2vec e l'ho trovato davvero interessante. Sono interessato a scoprire come una parola sconosciuta / invisibile, se verificata con il modello, sarà in grado di ottenere termini simili dal modello addestrato. È possibile? Word2Vec può essere ottimizzato per questo? O il corpus di formazione …
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Cos'è LSTM, BiLSTM e quando usarli?
Sono molto nuovo di Deep learning e sono particolarmente interessato a sapere cosa sono LSTM e BiLSTM e quando usarli (principali aree di applicazione). Perché LSTM e BILSTM sono più popolari di RNN? Possiamo usare queste architetture di apprendimento profondo in problemi senza supervisione?
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Apprendimento automatico vs apprendimento profondo
Sono un po 'confuso dalla differenza tra i termini "Machine Learning" e "Deep Learning". L'ho cercato su Google e ho letto molti articoli, ma per me non è ancora molto chiaro. Una definizione nota di Machine Learning di Tom Mitchell è: Un programma per elaboratore è detto di imparare dall'esperienza …
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Le migliori lingue per il calcolo scientifico [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …
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