Scienza dei dati neural-network

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Word2Vec per il riconoscimento dell'entità denominata

Sto cercando di utilizzare l'implementazione di word2vec di Google per creare un sistema di riconoscimento delle entità denominato. Ho sentito che le reti neurali ricorsive con propagazione posteriore attraverso la struttura sono adatte per compiti di riconoscimento di entità nominate, ma non sono stato in grado di trovare un'implementazione decente …

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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.

24 machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning

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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?

24 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent

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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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Come calcolare mAP per l'attività di rilevamento per la sfida PASCAL VOC?

Come calcolare il mAP (media precisione media) per l'attività di rilevamento per le classifiche Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Ci ha detto - a pagina 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisione media (AP). Per la sfida VOC2007, la precisione media interpolata (Salton e Mcgill 1986) è stata utilizzata per valutare sia la classificazione che …

22 machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

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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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Rete neurale per regressione multipla

Ho un set di dati contenente 34 colonne di input e 8 colonne di output. Un modo per risolvere il problema è prendere i 34 input e creare un modello di regressione individuale per ciascuna colonna di output. Mi chiedo se questo problema possa essere risolto utilizzando un solo modello, …

21 neural-network regression tensorflow

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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. …

21 machine-learning neural-network deep-learning optimization gradient-descent

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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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Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, accuratezza)

Qual è la migliore per la precisione o sono uguali? Ovviamente, se usi categorical_crossentropy usi una codifica a caldo, e se usi sparse_categorical_crossentropy codifichi come interi normali. Inoltre, quando uno è migliore dell'altro?

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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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Qual è il significato di "Il numero di unità nella cella LSTM"?

Dal codice Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Non riesco a capire cosa significa questo. Quali sono le unità della cella LSTM. Input, Output e dimenticare le porte? Significa "numero di unità nel livello di proiezione ricorrente per Deep LSTM". Allora perché …

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Come decidere l'architettura della rete neurale?

Mi chiedevo come dobbiamo decidere quanti nodi nei layer nascosti e quanti layer nascosti mettere quando costruiamo un'architettura di rete neurale. Comprendo che il livello di input e output dipende dal set di formazione che abbiamo ma come possiamo decidere il livello nascosto e l'architettura generale in generale?

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