Domande taggate «neural-network»

Le reti neurali artificiali (ANN) sono composte da "neuroni" - costrutti di programmazione che imitano le proprietà dei neuroni biologici. Una serie di connessioni ponderate tra i neuroni consente alle informazioni di propagarsi attraverso la rete per risolvere i problemi di intelligenza artificiale senza che il progettista della rete abbia avuto un modello di un sistema reale.

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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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Rete neurale per il monitoraggio del server
Sto esaminando Pybrain per aver preso gli allarmi di monitoraggio del server e per determinare la causa principale di un problema. Sono contento di allenarlo utilizzando l'apprendimento supervisionato e curando i set di dati di allenamento. I dati sono strutturati in questo modo: Server Tipo A # 1 Tipo di …
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Dropout su quali livelli di LSTM?
Utilizzando un multi-layer LSTMcon dropout, è consigliabile inserire il dropout su tutti i layer nascosti e sui layer Dense di output? Nel documento di Hinton (che proponeva il Dropout) metteva il Dropout solo sui livelli Dense, ma ciò era dovuto al fatto che gli strati interni nascosti erano convoluzionali. Ovviamente, …
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Reti neurali - Correlazione di perdita e precisione
Sono un po 'confuso dalla coesistenza delle metriche di perdita e precisione nelle reti neurali. Entrambi dovrebbero rendere "l'esattezza" del confronto tra e , vero? Quindi l'applicazione dei due non è ridondante nelle epoche di addestramento? Inoltre, perché non sono correlati?yyyyy^y^\hat{y}
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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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Come verificare la presenza di neuroni relu morti
Contesto: durante l'adattamento delle reti neurali all'attivazione di relu, ho scoperto che a volte la previsione diventa quasi costante. Credo che ciò sia dovuto alla morte dei neuroni relu durante l'allenamento, come indicato qui. ( Qual è il problema "morire ReLU" nelle reti neurali? ) Domanda: Quello che spero di …
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