«autoencoder» 태그된 질문

나는 자동 엔코더 또는 신경망의 전문가가 아니므로 어리석은 질문이라면 용서하십시오. 차원 축소 또는 고차원 데이터에서 클러스터 시각화를 위해 자동 엔코더를 사용하여 2 개의 노드로 네트워크 계층의 출력을 검사하여 (손실) 2 차원 표현을 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음 아키텍처를 사용하면 세 번째 레이어의 출력을 검사합니다. [X]→N1=100→N2=25→(N3=2)→N4=25→N5=100→[X][X]→N1=100→N2=25→(N3=2)→N4=25→N5=100→[X][X] \rightarrow N_1=100 \rightarrow N_2=25 …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

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방금 자동 인코더 변환에 관한 Geoff Hinton의 논문을 읽었습니다. Hinton, Krizhevsky 및 Wang : 자동 인코더 변환 . 인공 신경 네트워크 및 기계 학습에서, 2011. 이런 식으로 장난하고 싶습니다. 그러나 그것을 읽은 후에는 실제로 그것을 구현할 수있는 방법에 대한 논문에서 충분한 세부 정보를 얻을 수 없었습니다. 입력 픽셀과 캡슐 간의 …

10 neural-network  deep-learning  autoencoder 

EEG 데이터를 분석하는 작업을하며 결국 분류해야합니다. 그러나, 기록을위한 라벨을 얻는 것은 다소 비싸서, 상당히 많은 양의 라벨링되지 않은 데이터를 더 잘 활용하기 위해 감독되지 않은 접근법을 고려하게되었습니다. 이것은 자연스럽게 쌓인 자동 엔코더를 고려하게하는 좋은 아이디어입니다. 그러나 어떤 종류의 필터링은 일반적으로 EEG에 매우 유용한 접근법이며, 고려 된 에포크 (epoch)는 전체적으로가 아니라 …

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