Scienza dei dati neural-network

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Funzione di costo per la regressione ordinale mediante reti neurali

Qual è la migliore funzione di costo per formare una rete neurale per eseguire la regressione ordinale , ovvero prevedere un risultato il cui valore esiste su una scala arbitraria in cui è significativo solo l'ordinamento relativo tra valori diversi (ad esempio: prevedere quale dimensione del prodotto ordinerà un cliente …

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comprensione della normalizzazione in lotti

Nel documento Normalizzazione in lotti: accelerare la formazione in rete profonda tramite la riduzione dello spostamento della covariata interna ( qui ) Prima di spiegare il processo di normalizzazione in lotti, il documento cerca di spiegare i problemi correlati (non ottengo quale sia esattamente il problema affrontato qui) . estratto …

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R, keras: come ottenere l'output di un livello nascosto?

Sto usando il pacchetto Kerasin R per fare una rete neurale. Come posso estrarre l'output da un livello nascosto? Ho trovato un esempio in Python, ma è solo che non ho idea di come farlo in R.

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Perché il sovradimensionamento delle reti neurali devastanti per la classificazione MNIST?

Ho una semplice rete neurale (NN) per la classificazione MNIST. Include 2 livelli nascosti, ciascuno con 500 neuroni. Quindi le dimensioni del NN sono: 784-500-500-10. ReLU è usato in tutti i neuroni, softmax è usato all'uscita e l'entropia incrociata è la funzione di perdita. Ciò che mi confonde è perché …

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Apprendimento automatico: scrivere poesie

Sono uno studente di machine learning e in questi giorni stavo cercando di imparare a usare la libreria TensorFlow. Ho passato vari tutorial, prove ed errori con tensorflow e ho pensato che il modo migliore per impararlo sul serio sarebbe usarlo in un piccolo progetto tutto mio. Ho deciso che …

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Domande quando si passa dalla rete neurale alla vaniglia alla rete neurale ricorrente

Di recente ho imparato come funzionerebbe una rete neurale vanilla, con un determinato numero di input, nodi nascosti e lo stesso numero di output degli input. Ho esaminato vari post ora correlati alla rete neurale ricorrente e capisco il concetto alla base, ma non riesco a capire alcune parti della …

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Perché "Profondità = rappresentazione semantica" nelle reti neurali convoluzionali?

Stavo guardando alcuni video online sulle reti convoluzionali e l'oratore stava discutendo il concetto di far passare un filtro su un'immagine. Ha detto, ed è anche mostrato nell'immagine qui sotto, che "Profondità = rappresentazione semantica". Sembra bello, ma non sono sicuro di cosa sia così speciale ridurre la dimensione spaziale …

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Che cos'è una formulazione LSTM-LM?

Sto leggendo questo documento "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sotto "2. Il modello" si dice: L'LSTM calcola questa probabilità condizionale ottenendo prima la rappresentazione dimensionale fissa v della sequenza di input (x1,..., XT) data dall'ultimo stato nascosto dell'LSTM, e quindi calcolando la probabilità di y1,. . . …

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Differenza: Replicator Neural Network vs. Autoencoder

Attualmente sto studiando articoli sul rilevamento anomalo utilizzando RNN (Replicator Neural Networks) e mi chiedo quale sia la differenza particolare rispetto agli Autoencoder? RNN sembra essere considerato da molti come il santo graal della rilevazione di anomalie / anomalie, tuttavia l'idea sembra essere piuttosto vecchia, dato che gli autoencoders sono …

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Utilizzo di reti neurali per estrarre più parametri dalle immagini

Voglio estrarre i parametri da un'immagine usando una rete neurale. Esempio: Data un'immagine di un muro di mattoni, NN dovrebbe estrarre la larghezza e l'altezza dei mattoni, il colore e la rugosità. Posso generare immagini per determinati parametri per addestrare l'NN e voglio usarlo per estrarre i parametri da un'immagine …

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Esiste un dominio in cui Spiking Neural Networks supera gli altri algoritmi (non spiking)?

Sto leggendo le tecniche di calcolo del serbatoio come Echo State Networks e Liquid State Machines . Entrambi i metodi prevedono l'alimentazione di input a una popolazione di neuroni di spionaggio collegati casualmente (o meno) e un algoritmo di lettura relativamente semplice che produce l'output (ad es. Regressione lineare). I …

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Creazione di una rete neurale per la funzione xor

È risaputo che una rete a 1 strato non è in grado di prevedere la funzione xor, poiché non è separabile linearmente. Ho tentato di creare una rete a 2 livelli, utilizzando la funzione sigmoid logistica e backprop, per prevedere xor. La mia rete ha 2 neuroni (e un bias) …

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Proprietà per la costruzione di una rete neurale Perceptron multistrato utilizzando Keras?

Sto cercando di costruire e addestrare una rete neurale percettrice multistrato che preveda correttamente quale presidente ha vinto in quale contea per la prima volta. Ho le seguenti informazioni per i dati di allenamento. Popolazione totale Età media% Laurea triennale o superiore Tasso di disoccupazione Reddito pro capite Numero totale …

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Pylearn2 vs TensorFlow

Sto per immergermi in un lungo progetto di ricerca NN e volevo una spinta nella direzione di Pylearn2 o TensorFlow? Da dicembre 2015 la comunità ha iniziato a inclinarsi in una direzione o nell'altra? Questo link mi ha dato preoccupazione per essere legato a TenserFlow.

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R - Interpretazione del diagramma delle reti neurali

So che ci sono domande simili su stats.SE, ma non ne ho trovata una che soddisfi la mia richiesta; per favore, prima di contrassegnare la domanda come duplicato, ping me nel commento. Gestisco una rete neurale basata sulla neuralnetprevisione delle serie temporali dell'indice SP500 e voglio capire come posso interpretare …

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