Statistiche e Big Data neural-networks

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Posso usare ReLU in autoencoder come funzione di attivazione?

Quando si implementa un autoencoder con rete neurale, la maggior parte delle persone utilizzerà sigmoid come funzione di attivazione. Possiamo usare ReLU invece? (Dato che ReLU non ha limiti sul limite superiore, ciò significa sostanzialmente che l'immagine in ingresso può avere pixel più grandi di 1, a differenza dei criteri …

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Domanda su Continuous Bag of Words

Ho difficoltà a comprendere questa frase: La prima architettura proposta è simile all'NNLM feedforward, in cui viene rimosso lo strato nascosto non lineare e lo strato di proiezione è condiviso per tutte le parole (non solo la matrice di proiezione); quindi, tutte le parole vengono proiettate nella stessa posizione (i …

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Formazione di una rete neurale di convoluzione

Attualmente sto lavorando a un software di riconoscimento facciale che utilizza reti neurali di convoluzione per riconoscere i volti. Sulla base delle mie letture, ho riscontrato che una rete neurale convoluzionale ha condiviso pesi, in modo da risparmiare tempo durante l'allenamento. Ma come si adatta la backpropagation in modo che …

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Trama del limite decisionale per un percettrone

Sto cercando di tracciare il confine decisionale di un algoritmo perceptron e sono davvero confuso su alcune cose. Le mie istanze di input sono nella forma , sostanzialmente un'istanza di input 2D ( e ) e un valore target della classe binaria ( ) [1 o 0].x 1 x 2 …

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Calcolo della dimensione VC di una rete neurale

Se ho una topologia fissa non ricorrente (DAG) (set fisso di nodi e bordi, ma l'algoritmo di apprendimento può variare il peso sui bordi) dei neuroni sigmoidi con neuroni di input che possono prendere solo stringhe in come input e porta a un output (che genera un valore reale che …

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Come posso migliorare la stabilità della mia rete neurale?

Sto usando la rete neuronale in R per costruire un NN con 14 ingressi e un'uscita. Costruisco / alleno la rete più volte utilizzando gli stessi dati di addestramento di input e le stesse architetture / impostazioni di rete. Dopo che ogni rete è stata prodotta, la utilizzo su una …

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Perché non impariamo solo i parametri iper?

Stavo implementando un articolo piuttosto popolare " SPIEGAZIONE E CABLAGGIO DI ESEMPI AVVERSARI " e nel documento, forma una funzione oggettiva contraddittoria J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Tratta α come iperparametro. α può essere 0,1, 0,2, 0,3, ecc. Indipendentemente da questo documento specifico, …

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Più filtri in un livello convoluzionale non imparerebbero lo stesso parametro durante l'allenamento?

Sulla base di quanto appreso, utilizziamo più filtri in un livello Conv di una CNN per apprendere diversi rilevatori di funzionalità. Ma poiché questi filtri vengono applicati in modo simile (cioè fatti scorrere e moltiplicati per le aree dell'input), non imparerebbero gli stessi parametri durante l'allenamento? Quindi l'uso di più …

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CIFAR-10 Impossibile ottenere una precisione superiore al 60%, Keras con backend Tensorflow [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso l'anno scorso . L'allenamento dopo 15 epoche sul set di dati CIFAR-10 sembra che la perdita di validazione non diminuisca più, …

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Una rete neurale convoluzionale può prendere come immagini di input di dimensioni diverse?

Sto lavorando su una rete di convoluzione per il riconoscimento delle immagini e mi chiedevo se potevo inserire immagini di dimensioni diverse (non enormemente diverse). Su questo progetto: https://github.com/harvardnlp/im2markup Dicono: and group images of similar sizes to facilitate batching Quindi, anche dopo la preelaborazione, le immagini sono ancora di dimensioni …

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differenza tra rete neurale e apprendimento profondo

In termini di differenza tra la rete neurale e il deep learning, possiamo elencare diversi elementi, come sono inclusi più livelli, un set di dati di massa, un potente hardware per rendere possibile l'addestramento di modelli complicati. Oltre a questi, ci sono spiegazioni più dettagliate riguardo alla differenza tra NN …

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Relazione tra tasso di apprendimento e numero di livelli nascosti?

Esiste una regola empirica tra la profondità di una rete neurale e il tasso di apprendimento? Ho notato che più profonda è la rete, più basso deve essere il tasso di apprendimento. Se è corretto, perché?

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I modelli grafici e le macchine Boltzmann sono matematicamente correlati?

Sebbene abbia effettivamente programmato alcune macchine Boltzmann in una lezione di fisica, non ho familiarità con la loro caratterizzazione teorica. Al contrario, conosco una modesta quantità della teoria dei modelli grafici (sui primi capitoli del libro Graphical Models di Lauritzen ). Domanda: esiste una relazione significativa tra i modelli grafici …

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È possibile formare una rete neurale per disegnare un'immagine in un certo stile?

È possibile formare una rete neurale per disegnare un'immagine in un certo stile? (Quindi prende un'immagine e la ridisegna in uno stile per cui è stata addestrata.) Esiste una tecnologia approvata per questo genere di cose? Conosco l'algoritmo DeepArt. È utile riempire l'immagine principale con un certo motivo (ad esempio …

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Le reti neurali di solito impiegano un po 'di tempo a "calciare" durante l'allenamento?

Sto cercando di formare una rete neurale profonda per la classificazione, usando la propagazione posteriore. In particolare, sto usando una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini, usando la libreria Tensor Flow. Durante l'allenamento, sto sperimentando uno strano comportamento e mi chiedo solo se questo è tipico o se …

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