«deep-learning» 태그된 질문

여러 GPU에서 교육을 분할하기 위해 keras 라이브러리 (또는 tensorflow)에서 어떻게 프로그래밍 할 수 있습니까? 8 개의 GPU가있는 Amazon ec2 인스턴스에 있고 이들 모두를 사용하여 더 빨리 훈련하고 싶지만 코드는 단일 CPU 또는 GPU 전용이라고 가정 해 봅시다.

33 python  deep-learning  tensorflow  keras  gpu 

이 두 가지 출처에서 NCE (후보 샘플링 형식)에 대해 읽었습니다. 텐서 플로우 쓰기 원본 용지 누군가 다음을 도울 수 있습니까? NCE의 작동 방식에 대한 간단한 설명 (위의 구문 분석 및 이해가 어려워서 직관적으로 제시되는 수학으로 이어질 수 있음) 위의 포인트 1 이후에 네거티브 샘플링과 다른 점을 자연스럽게 직관적으로 설명합니다. 수식에 …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

최근에는 레이어 정규화 용지가 있습니다. Keras 에도 구현되어 있습니다 . 그러나 Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) 및 Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015) 라는 제목의 논문이 있습니다 . 이 세 가지의 차이점은 무엇입니까? 이해가 안되는 관련 작업 섹션이 있습니다. 배치 정규화는 이전에 반복적 인 신경망으로 확장되었다 [Laurent et al., …

30 deep-learning  rnn  normalization  batch-normalization 

큰 데이터 세트에 큰 데이터 문제가 있습니다 (예 : 5 천만 행 및 200 열 사용). 데이터 집합은 약 100 개의 숫자 열과 100 개의 범주 열 및 이진 클래스 문제를 나타내는 응답 열로 구성됩니다. 각 범주 열의 카디널리티는 50보다 작습니다. 딥 러닝 방법 또는 앙상블 트리 기반 방법 (예 …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

표준 정규화와 달리 softmax를 사용하는 이유는 무엇입니까? @Kilian Batzner는이 질문에 대한 답변의 의견 영역에서 2 가지 질문을 제기하여 많은 혼란을 겪었습니다. 수치상의 이점을 제외하고는 아무도 설명하지 않는 것 같습니다. Cross-Entropy Loss를 사용하는 이유를 알지만 softmax와 어떤 관련이 있습니까? "softmax 함수는 예측과 진실 사이의 교차 엔트로피를 최소화하려는 것으로 볼 수 있습니다." …

30 machine-learning  deep-learning 

머신 러닝 작업에서는 데이터를 섞고 정규화하는 것이 일반적입니다. 정규화의 목적은 분명합니다 (같은 범위의 기능 값을 갖기 위해). 그러나 많은 어려움을 겪은 후 데이터를 섞는 데 중요한 가치를 찾지 못했습니다. 이 게시물 읽게 여기에 우리가 데이터를 셔플해야 할 때 논의를하지만, 우리는 데이터를 셔플해야하는 이유는 명확하지 않다. 또한 배치 그라디언트 디센트가 필요한 …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

100 개의 숫자 기능을 가진 50k 개 이상의 그라디언트 부스팅 모델을 훈련하려고합니다. XGBClassifier동안 내 컴퓨터 43 초 이내에 핸들 (500) 나무, GradientBoostingClassifier핸들 10 나무 (!) 일분 2 초 :( 내가 귀찮게하지 않았다에서 그것은 시간이 걸릴 것으로 500 그루의 나무를 성장하려고합니다. 나는 같은 사용하고 있습니다 learning_rate및 max_depth설정 아래를 참조하십시오. XGBoost를 훨씬 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

기계 학습 의 맥락에서 , 나는 지상 진실 이라는 용어 가 많이 사용되는 것을 보았습니다 . 나는 많은 것을 검색했고 Wikipedia 에서 다음 정의를 찾았습니다 . 기계 학습에서 "지상 진실"이라는 용어는 감독 학습 기술에 대한 훈련 세트 분류의 정확성을 의미합니다. 이는 연구 가설을 입증하거나 반증하기 위해 통계 모델에서 사용됩니다. "지상 …

29 machine-learning  neural-network  deep-learning 

GPU의 '오버 헤드'에 대한 토론을 보았고 '소규모'네트워크의 경우 실제로 GPU보다 CPU (또는 CPU 네트워크)에서 학습하는 것이 더 빠를 수 있습니다. '작은'이란 무엇입니까? 예를 들어, 숨겨진 단위가 100 개인 단일 계층 MLP가 '작은'입니까? '소형'에 대한 정의가 반복 아키텍처에 대해 변경됩니까? CPU 또는 GPU 훈련 여부를 결정할 때 고려해야 할 다른 기준이 …

28 neural-network  deep-learning  gpu 

많은 양의 교육 데이터로 심층 모델을 학습하고 싶지만 데스크톱에는 이러한 풍부한 데이터로 심층 모델을 교육 할 수있는 기능이 없습니다. 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 교육하는 데 사용할 수있는 무료 클라우드 서비스가 있는지 알고 싶습니다. 또한 교육 결과를 추적 할 수있는 클라우드 서비스가 있는지 알고 싶습니다. 클라우드에 연결되어 있지 않아도 …

27 machine-learning  neural-network  deep-learning  cloud-computing 

나는 목록 인 입력을 가지고 있으며 출력은 입력 목록의 요소의 최대 값입니다. 기계 학습은 항상 입력에 존재하는 최대 입력 요소를 선택하는 기능을 배울 수 있습니까? 이것은 매우 기본적인 질문처럼 보이지만 기계 학습이 일반적으로 할 수있는 일에 대한 이해를 줄 수 있습니다. 감사!

26 machine-learning  deep-learning 

두 PyTorch 및 Tensorflow은 접어 입력 데이터가 균일하지 않은 길이나 크기가 상황입니다 (동적 그래프가 유용하거나 필요하지 않은 상황)을 처리하는 의미 깊은 학습 프레임 워크입니다. 나는 그들이 의존하는 패러다임의 의미 (예 : 동적 배치)와 그 의미, 각각에 구현 할 수없는 것, 약점 / 강점 등을 비교하는 방법을 알고 싶습니다. 이 정보를 …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

Keras는 클래스 별 확률에서 정확도를 어떻게 계산합니까? 예를 들어 테스트 세트에 두 개의 클래스 중 하나에 속할 수있는 100 개의 샘플이 있습니다. 우리는 또한 계급의 영아 목록을 가지고 있습니다. Keras는 두 클래스 중 하나에 샘플을 할당하기 위해 어떤 임계 값을 사용합니까?

26 neural-network  deep-learning  keras 

두 Keras 모델을 단일 모델로 병합하려고 하는데이 작업을 수행 할 수 없습니다. 예를 들어 첨부 된 그림에서 치수 8 의 중간 레이어 를 가져 와서 모델 B 의 레이어 B 1 (차원 8의 입력)에 대한 입력으로 사용 하고 모델 A 와 모델 B 를 모두 단일 모델.A2A2A2B1B1B1BBBAAABBB 기능 모듈을 사용하여 …

25 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

나는 신경망의 초보자이며 두 가지 개념을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 주어진 신경망이 갖는 중간 계층의 수를 어떻게 결정합니까? 1 대 10 또는 무엇이든. 각 중간 층의 뉴런 수를 어떻게 결정합니까? 각 중간 층에 동일한 수의 뉴런을 갖는 것이 권장됩니까, 아니면 응용에 따라 다릅니 까?

25 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning