«neural-network» 태그된 질문

나는 현재이 논문 의 결과를 재현하기 위해 노력하고있다 . 이 논문에서는 특징 추출을 위해 CNN을 사용하는 방법을 설명하고 Dnn-hmm이고 RBM을 사용하여 사전 훈련 된 음향 모델을 가지고 있습니다. 섹션 III 하위 섹션 A는 입력 데이터를 표현할 수있는 다른 방법을 설명합니다. 정적, 델타 및 델타 델타의 스펙트럼 플롯을 수직으로 쌓기로 결정했습니다. …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

신경망을 훈련 할 때, 네트워크를 정규화하는 최소한 4 가지 방법이 있습니다 : L1 정규화 L2 정규화 탈락 배치 정규화 물론 가중치 공유 및 연결 수 감소와 같은 다른 것들도 가장 엄격한 의미로 정규화되지 않을 수 있습니다. 그러나 어떤 정규화 방법 중 어떤 것을 사용할지 어떻게 선택할 것입니까? "모든 것을 시도하고 …

9 neural-network  regularization 

신경망에 대한 정규화 방법의 차이, 바람직하게는 다른 도메인 (또는 적어도 다른 데이터 세트)에 대한 차이점을 보여주는 논문이 있습니까? 나는 현재 대부분의 사람들이 컴퓨터 비전에서 정규화를 위해 드롭 아웃만을 사용하는 것처럼 보이기 때문에 묻고 있습니다. 다른 정규화 방법을 사용해야하는 이유가 있는지 확인하고 싶습니다.

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout 

과적 합을 제어하는 ​​접근 방식으로 정규화에 대해 배웠으며,이 아이디어를 간단한 백프로 파 게이션 및 MLP ( Multilayer Perceptron) 구현에 통합하고 싶습니다 . 현재 과적 합을 피하기 위해 검증 세트에서 네트워크를 교차 검증하고 최고 점수를 유지했습니다. 이것은 정상적으로 작동하지만 정규화를 추가하면 정규화 알고리즘과 매개 변수를 올바르게 선택하면 네트워크가 비 과적 모델에 …

9 neural-network 

cs231에서 딥 러닝을 위해 신경망 학습을 시작했습니다. Python에서 신경망을 구현하려고합니다. Tensorflow 또는 scikit-learn을 사용하고 있습니다. 이 응용 프로그램에 대한 이러한 라이브러리의 장단점은 무엇입니까?

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