«neural-network» 태그된 질문

이미지 분류에 신경망을 사용하고 싶습니다. 사전 훈련 된 CaffeNet으로 시작하여 응용 프로그램에 맞게 교육하겠습니다. 입력 이미지를 어떻게 준비해야합니까? 이 경우 모든 이미지는 동일한 객체이지만 변형이 있습니다 (생각 : 품질 관리). 그것들은 다소 다른 스케일 / 해상도 / 거리 / 조명 조건에 있습니다 (그리고 대부분의 경우 스케일을 모릅니다). 또한 각 이미지에는 …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

나는 문제의 차이 이해하는 데 번역 equivariant 및 번역 불변을 . 책 딥 러닝에서 . 2016 년 MIT Press (I. Goodfellow, A. Courville 및 Y. Bengio)는 컨볼 루션 네트워크에서 찾을 수 있습니다. [...] 매개 변수 공유의 특정 형식으로 인해 레이어 에 변환에 대한 등분 산 이라는 속성이 있습니다. [...] 풀링은 …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

다른 지역 사회 의 사용자는 자신의 분야에 대해 재미있는 것을 인용 하는 것이 일반적입니다 . 기계 학습, 딥 러닝, 데이터 과학 및 매일 직면하는 것들에 대한 재미있는 것을 공유하는 것이 재미있을 수 있습니다!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning 

난 아직도 사이의 차이에 대해 혼란 스러워요 Dense와 TimeDistributedDense의 Keras이미 이와 유사한 질문도있다하더라도 여기 와 여기 . 사람들은 많이 논의하고 있지만 일반적으로 합의 된 결론은 없습니다. 그리고 비록, 여기 , 밝혔다 @fchollet : TimeDistributedDenseDense3D 텐서의 모든 타임 스텝에 동일한 (완전히 연결된) 작업을 적용합니다 . 나는 여전히 그들 사이의 차이점에 대한 …

34 machine-learning  neural-network  keras 

내가 연구, 일하고 경우 세 가지 이벤트 우승자의 분류 하나 필요 = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 내 현재 모델은 다음과 같습니다 def build_model(input_dim, …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

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 

이 질문은 "컨볼 루션 레이어가 정확히 어떻게 작동 하는가"로 요약됩니다 . 그레이 스케일 이미지 가 있다고 가정 합니다. 따라서 이미지에는 하나의 채널이 있습니다. 첫 번째 레이어에서는 필터와 패딩 으로 컨벌루션을 적용합니다 . 그런 다음 회선 및 필터 가있는 다른 회선 레이어가 있습니다. 기능 맵은 몇 개입니까?3 × 3 k 1 …

29 neural-network  convnet 

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 

이제 신경망이 패턴을 인식하고 입력을 분류하기 위해 어떻게 작동하는지 배우기 시작했으며 인공 신경망이 이미지 데이터를 구문 분석하고 이미지를 분류하는 방법 ( convnetjs 데모 )과 그 핵심 을 살펴 보았습니다. 이미지를 다운 샘플링하고 각 픽셀이 하나의 입력 뉴런을 네트워크로 자극합니다. 그러나 문자열 입력으로 가능하다면 머리를 감싸려고합니까? 내가 가진 유스 케이스는 사용자가 …

28 neural-network 

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 

기계 학습 알고리즘 (기본 임의 포리스트 및 선형 회귀 유형 항목)으로 작업하는 약간의 자체 학습 지식이 있습니다. Keras와 함께 RNN을 배우기 시작했습니다. 일반적으로 재고 예측과 관련된 대부분의 예제를 살펴보면 기능 날짜가 1 열이고 출력이 다른 열이 아닌 여러 기능의 기본 예제를 찾을 수 없었습니다. 내가 빠뜨린 중요한 근본적인 것이 있습니까? …

27 machine-learning  neural-network  keras 

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 

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 

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