«neural-network» 태그된 질문

Google의 word2vec 구현을 사용하여 명명 된 엔티티 인식 시스템을 구축하려고합니다. 구조를 통해 역 전파되는 재귀 신경망은 명명 된 엔티티 인식 작업에 적합하지만 해당 유형의 모델에 대한 적절한 구현 또는 적절한 자습서를 찾을 수는 없습니다. 비정형 코퍼스로 작업하고 있기 때문에 NLTK 및 이와 유사한 도구의 표준 NER 도구는 성능이 매우 떨어지며 …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

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 

Pascal VOC 리더 보드의 감지 작업에 대한 mAP (평균 평균 정밀도)를 계산하는 방법은 무엇입니까? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 11 페이지 에서 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf 평균 정밀도 (AP). VOC2007 챌린지의 경우, 보간 평균 정밀도 (Salton and Mcgill 1986)를 사용하여 분류 및 탐지를 평가했습니다. 주어진 작업과 클래스에 대해 정밀도 / 리콜 곡선은 메서드의 순위 출력에서 ​​계산됩니다. …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

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 

34 개의 입력 열과 8 개의 출력 열이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 문제를 해결하는 한 가지 방법은 34 개의 입력을 가져 와서 각 출력 열에 대해 개별 회귀 모델을 작성하는 것입니다. 이 문제를 신경망을 사용하는 하나의 모델로만 해결할 수 있는지 궁금합니다. Multilayer Perceptron을 사용했지만 선형 회귀와 같은 여러 모델이 …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

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 

어느 것이 정확도에 더 좋거나 같습니까? 물론 categorical_crossentropy를 사용하는 경우 하나의 핫 인코딩을 사용하고 sparse_categorical_crossentropy를 사용하는 경우 일반 정수로 인코딩합니다. 또한, 어느 것이 다른 것보다 더 좋은가?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

신경망 아키텍처를 구축 할 때 숨겨진 레이어의 노드 수와 숨겨진 레이어 수를 어떻게 결정해야하는지 궁금했습니다. 입력 및 출력 레이어는 우리가 보유한 교육 세트에 달려 있지만 숨겨진 레이어와 전반적인 아키텍처를 어떻게 결정합니까?

20 machine-learning  neural-network 

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 

Tensorflow 코드에서 : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. 이것이 무엇을 의미하는지 이해할 수 없습니다. LSTM 셀의 단위는 무엇입니까? 입력, 출력 및 게이트를 잊습니까? 이것은 "Deep LSTM에 대한 반복 투영 레이어의 단위 수"를 의미합니다. 그렇다면 왜 이것을 "LSTM 셀의 유닛 수"라고합니까? LSTM 셀이란 무엇이고 …

19 neural-network  tensorflow  rnn