«deep-learning» 태그된 질문

이 주제에 대해 궁금한 점이 있으시면 도와 드리겠습니다. 저는 딥 러닝 분야에 처음 왔고, 튜토리얼을하면서 개념을 서로 연관 시키거나 구별 할 수는 없습니다.

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

그라디언트 디센트와 확률 적 그라디언트 디센트의 차이점은 무엇입니까? 나는 이것에 익숙하지 않습니다. 짧은 예를 들어 차이점을 설명 할 수 있습니까?

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

나는 종종 사람들이 왜 회선 신경망이 여전히 잘 이해되지 않는다고 말하는 것을 들었습니다. Convolutional Neural Networks가 계층을 올라갈 때 점점 더 정교한 기능을 배우는 이유는 무엇입니까? 그로 인해 이러한 기능 스택이 만들어졌으며 다른 유형의 심층 신경망에도 적용됩니까?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

딥 러닝의 기본 사항을 자세히 설명하는 논문을 찾고 있습니다. 딥 러닝을위한 Andrew Ng 과정과 같은 것이 이상적입니다. 내가 어디에서 찾을 수 있는지 아십니까?

22 machine-learning  deep-learning 

바이너리 KerasClassifier 모델의 정밀도, 리콜 및 F1- 점수를 계산하고 싶지만 해결책을 찾지 못했습니다. 내 실제 코드는 다음과 같습니다. # 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() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')) # …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

신경망을 훈련 할 때 하나의 하이퍼 파라미터는 미니 배치의 크기입니다. 일반적인 배치는 미니 배치 당 32, 64 및 128 요소입니다. 미니 배치가 얼마나 큰 규칙 / 지침이 있습니까? 교육에 대한 영향을 조사하는 출판물이 있습니까?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

그래디언트 디센트가 최소로 수렴하지 않는 시나리오가 있는지 궁금합니다. 그래디언트 디센트가 항상 전역 최적으로 수렴되는 것은 아닙니다. 또한 계단 크기가 너무 클 경우 최적에서 벗어날 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나, 그것이 어떤 최적에서 벗어나면 결국 다른 최적으로 갈 것 같습니다. 따라서, 경사 하강은 국부적 또는 세계적 최적으로 수렴되도록 보장 될 …

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

정지성과 차분 성에 관한 이 링크에서 ARIMA와 같은 모델은 평균, 분산, 자기 상관 등과 같은 통계적 속성이 시간에 따라 일정하므로 예측을 위해 정지 된 시계열을 필요로한다고 언급되었습니다. RNN은 비선형 관계를 학습 할 수있는 능력이 더 우수하기 때문에 ( 여기서 : 시계열 예측을위한 반복적 인 신경망의 약속 ) 데이터가 클 때 …

21 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

Tensorflow 웹 사이트에서 기계 학습을 배우기 시작했습니다. 나는 딥 러닝 프로그램이 따르는 흐름에 대한 매우 기초적인 이해를 개발했습니다 (이 방법은 저에게 책과 큰 기사를 읽는 대신 빨리 배우게합니다). 내가 겪은 몇 가지 혼란스러운 것들이 있습니다. 그중 2 가지가 있습니다 : 편견 무게 tensorflow 웹 사이트의 MNIST 튜토리얼에서 이미지에 특정 패턴이 …

21 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Keras는 모두 지원 TensorFlow 및 Theano를 백엔드로 : 현재 모든 작업이 TensorFlow 백엔드 구현되지는 사실 외에 다른 대 하나를 선택의 장점 / 단점은 무엇인가?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

아마도 이것은 너무 광범위하지만 텍스트 요약 작업에서 딥 러닝을 사용하는 방법에 대한 참조를 찾고 있습니다. 나는 표준 단어 빈도 접근법과 문장 순위를 사용하여 텍스트 요약을 이미 구현했지만이 작업에 딥 러닝 기술을 사용할 가능성을 탐색하고 싶습니다. 또한 감정 분석을 위해 CNN (Convolutional Neural Networks)을 사용하여 wildml.com에 제공된 일부 구현을 살펴 보았습니다 …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

나는 사이의 선택에 혼란 조금 해요 Keras (keras 팀 / keras) 및 tf.keras을 (tensorflow / tensorflow / 파이썬 / keras /) 내 새로운 연구 프로젝트. Keras 가 누구도 소유하지 않는다는 논쟁이 있습니다 . 따라서 사람들이 더 기고하고 프로젝트를 관리하기가 훨씬 쉬워 질 것입니다. ‬ 다른 측면에서, tf.keras은 Google에서 지금보다 엄격한 …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

활성화 함수는 w * x + b신경망 에서 유형의 선형 출력에 비선형 성을 도입하는 데 사용됩니다 . 나는 sigmoid와 같은 활성화 기능을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 나는 역 전파 동안 죽은 뉴런을 피하는 ReLU의 장점을 이해합니다. 그러나 출력이 선형 인 경우 ReLU가 활성화 기능으로 사용되는 이유를 이해할 수 없습니다. 비선형 …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Keras RNN Tutorial : " RNN 은 까다 롭습니다. 배치 크기 선택이 중요하고, 손실 및 최적화 선택이 중요합니다. 일부 구성은 수렴되지 않습니다." 따라서 이것은 Keras에서 LSTM-RNN의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 것에 대한 일반적인 질문입니다. RNN에 가장 적합한 매개 변수를 찾는 방법에 대해 알고 싶습니다. Keras 'Github 에서 IMDB 예제로 시작했습니다 . …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

Andrew Ng (안타깝게도 더 이상 찾을 수없는 비디오)에서 딥 러닝 문제에서 로컬 최소값에 대한 이해가 이제 고차원 공간에서 문제가 적은 것으로 간주된다는 의미에서 어떻게 변화했는지에 대한 이야기를 들었습니다. 딥 러닝) 임계점은 로컬 최소값보다 안 장점 또는 고원 일 가능성이 높습니다. 나는 "모든 지역 최소값이 세계 최소값"이라는 가정에 대해 논의한 논문 …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence