«neural-network» 태그된 질문

나는 커널 초기화에 대한 몇 가지 논문을 읽었으며 많은 논문에서 커널의 L2 정규화를 사용한다고 언급합니다 (종종 ).λ=0.0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 상수 0으로 바이어스를 초기화하고 정규화하지 않는 것과 다른 일이 있습니까? 커널 초기화 논문 Mishkin과 Matas : 필요한 것은 좋은 init입니다 Xavier Glorot 및 Yoshua Bengio : 심층 피드 포워드 신경망 훈련의 …

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의사 결정 트리에서 트리 구조의 출력을 이해하고 의사 결정 트리가 의사 결정을 내리는 방법을 시각화 할 수도 있습니다. 따라서 의사 결정 트리는 설명 가능합니다 (결과는 쉽게 설명 할 수 있습니다). 의사 결정 트리와 같은 신경망에 설명이 있습니까?

13 neural-network 

forget 레이어에서 RNN의 각 변수의 크기를 알아 내려고 노력하고 있지만 올바른 길을 가고 있는지 확실하지 않습니다. 다음 그림과 방정식은 Colah의 블로그 게시물 "LSTM 네트워크 이해"에 있습니다 . 어디: 는 크기 m의 입력 * 1 벡터엑스티xtx_tm ※ 1m∗1m*1 은 크기 n 의 숨겨진 상태입니다. * 1 벡터ht - 1ht−1h_{t-1}n ※ 1n∗1n*1 …

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Wikipedia 와 deeplearning4j 에서 DLNN ( Deep-Learning NN)은 숨겨진 계층이 1보다 큰 NN이라고합니다. 이러한 종류의 NN은 대학에서 표준 이었지만 DLNN은 매우 과장된 것입니다. 거기에 있었습니까? 큰 문제는 무엇입니까? 또한 스택 NN이 딥 러닝으로 간주된다고 들었습니다. 딥 러닝은 실제로 어떻게 정의됩니까? NN에 대한 나의 배경은 대부분 직업이 아닌 대학 출신입니다. 산업에서 …

13 neural-network  deep-learning 

Keras 교육에서 Early Stopping 콜백을 사용하는 경우 일부 메트릭 (일반적으로 유효성 검증 손실)이 증가하지 않으면 중지됩니다. 검증 손실 대신 다른 측정법 (정밀도, 리콜, f- 측정)을 사용하는 방법이 있습니까? 지금까지 본 모든 예제는 다음과 비슷합니다. 콜백 .EarlyStopping (monitor = 'val_loss', patience = 5, verbose = 0, mode = 'auto')

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

Keras에서 공유 레이어를 구현하려고합니다. Keras에는 keras.layers.concatenate있지만, 사용에 대한 설명서는 확실하지 않습니다. 여러 개의 공유 레이어를 만드는 데 사용할 수 있습니까? Keras를 사용하여 아래에 표시된 것처럼 간단한 공유 신경 네트워크를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 3 개의 NN에 대한 모든 입력, 출력 및 공유 레이어의 모양은 동일합니다. 세 개의 NN에는 여러 …

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Keras 패키지에 대한 지식을 넓히고 있으며 사용 가능한 모델 중 일부를 툴링하고 있습니다. 해결하려는 NLP 이진 분류 문제가 있으며 다른 모델을 적용하고 있습니다. 일부 결과로 작업하고 LSTM에 대해 점점 더 많은 것을 읽은 후에는이 접근법이 내가 시도한 다른 것 (여러 데이터 세트에서)보다 훨씬 우수한 것처럼 보입니다. "왜 LSTM을 사용 하지 …

12 neural-network  nlp  lstm  recurrent-neural-net 

기본 신경망 구축 및 분석에이 라이브러리를 사용하고 있습니다. 그러나 다층 신경망 등을 지원하지는 않습니다. 그래서 Julia의 고급 신경 네트워크 및 딥 러닝을 수행하는 데 유용한 라이브러리를 알고 싶습니다.

12 machine-learning  neural-network  julia 

유명한 Tensorflow Fizz Buzz 농담과 XOr 문제의 정신에서 y=x2y=x2y = x^2 기능 을 구현하는 신경망을 설계 할 수 있다면 생각하기 시작했습니다 . 숫자의 일부 표현 (예 : 이진수 형식의 벡터로 숫자 5가로 [1,0,1,0,0,0,0,...]표시됨) 이 주어진 경우 신경망은이 경우 제곱-25를 반환하는 법을 배워야합니다. y=x2y=x2y=x^2 구현할 수 있다면 아마도 y=x3y=x3y=x^3 및 일반적으로 …

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신경망 아키텍처는 대부분 문제 자체와 입력 / 출력 유형을 기반으로하지만 여전히 빌드를 시작할 때 항상 "사각형"이 있다는 것을 알고 있습니다. 그래서 내 질문은 MxN 의 입력 데이터 세트 (M은 레코드 수, N은 피처 수) 및 C 가능한 출력 클래스 가 주어진다 는 것입니다. 우리는 몇 개의 레이어 / 단위로 시작해야하는 …

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다음 발췌문이 내 질문이 무엇인지에 대한 통찰력을 제공하기를 바랍니다. 이들은 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html 에서 온 것입니다. 학습은 점차 느려집니다. 마지막으로, 약 280 년경에 분류 정확도는 거의 개선되지 않습니다. 후기 신기원은 신기원 280에서 정확도 값 근처에서 작은 확률 론적 변동을 볼뿐입니다. 이전 데이터와 대조적으로 훈련 데이터와 관련된 비용이 계속해서 하락합니다. 우리가 그 비용을 …

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이미지에서 운동화 유형을 식별하는 작업을 시작하는 프로젝트를 시작하고 있습니다. 현재 TensorFlow 및 Torch 구현을 읽고 있습니다. 내 질문은 합리적인 분류 성능을 달성하기 위해 클래스 당 몇 개의 이미지가 필요한가?

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불규칙한 간격으로 1 년 동안 샘플링 된 연속 변수가 있습니다. 어떤 날에는 시간당 하나 이상의 관측치가 있지만 다른 기간에는 며칠 동안 아무것도 없습니다. 따라서 몇 달 (예 : 10 월)은 샘플링이 많고 다른 달은 샘플링되지 않기 때문에 시계열에서 패턴을 감지하기가 특히 어렵습니다. 내 질문은이 시계열을 모델링하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? …

12 neural-network  time-series  regression 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

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나는 현재 tf.one_hot (indices, depth)을 사용한 tensorflow 과정을 진행하고 있습니다. 이제이 지수가 어떻게 이진 순서로 바뀌는 지 이해할 수 없습니다. 누군가 나에게 정확한 과정을 설명해 줄 수 있습니까 ???

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