«neural-network» 태그된 질문

그래디언트 디센트와 역 전파 알고리즘을 알고 있습니다. 내가 얻지 못하는 것은 언제 바이어스를 사용하는 것이 중요하며 어떻게 사용합니까? 예를 들어 AND함수를 매핑 할 때 2 개의 입력과 1 개의 출력을 사용할 때 올바른 가중치를 제공하지 않지만 3 개의 입력 (1 중 하나는 바이어스 임)을 사용할 때 올바른 가중치를 부여합니다.

806 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

다층 퍼셉트론을 훈련 할 때 에포크 와 반복 의 차이점은 무엇입니까 ?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

현재로서는이 질문이 Q & A 형식에 적합하지 않습니다. 답변, 사실, 참고 자료 또는 전문 지식을 통해 답변이 뒷받침 될 것으로 예상되지만이 질문은 토론, 논쟁, 여론 조사 또는 광범위한 토론을 요구할 것입니다. 이 질문을 개선하고 다시 열 수 있다고 생각 되면 도움말 센터 를 방문하여 안내를 받으십시오 . 휴일 칠년 전에 …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

Haskell에서 신경망 아키텍처를 구현하고 MNIST에서 사용하려고합니다. hmatrix선형 대수 패키지를 사용하고 있습니다. 내 교육 프레임 워크는 pipes패키지를 사용하여 빌드 됩니다. 내 코드가 컴파일되고 충돌하지 않습니다. 그러나 문제는 레이어 크기 (예 : 1000), 미니 배치 크기 및 학습률의 특정 조합 NaN이 계산 값을 생성한다는 것입니다. 몇 가지 검사 후 극히 작은 값 …

329 algorithm  haskell  neural-network  backpropagation 

어떤 Keras 층 (위해 Layer클래스), 캔 누군가의 차이점을 이해하는 방법을 설명합니다 input_shape, units, dim, 등? 예를 들어 의사는 units레이어의 출력 모양을 지정 한다고 말합니다 . 아래 신경망의 이미지 hidden layer1에는 4 단위가 있습니다. 이것이 객체 의 units속성으로 직접 변환됩니까 Layer? 아니면 unitsKeras에서 숨겨진 레이어의 모든 가중치의 모양에 단위 수를 곱한 …

261 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

다음 TensorFlow 함수에서, 우리는 최종 층에서 인공 뉴런의 활성화를 공급해야합니다. 이해합니다. 그러나 왜 그것이 로짓이라고 불리는 지 이해하지 못합니까? 수학 함수가 아닌가? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

Theano 또는 Tensorflow를 사용하여 신경망을 교육하면 신기원마다 "손실"이라는 변수가보고됩니다. 이 변수를 어떻게 해석해야합니까? 손실이 클수록 나쁘거나 신경망의 최종 성능 (정확도)에 어떤 의미가 있습니까?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

Keras에서 BatchNormalization 함수를 사용하려면 처음에 한 번만 호출해야합니까? 나는이 문서를 읽었습니다 : http://keras.io/layers/normalization/ 어디로 전화해야하는지 모르겠습니다. 아래는 그것을 사용하려는 코드입니다. model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, …

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

주제별로 텍스트를 분류하도록 CNN을 훈련하려고합니다. 이진 교차 엔트로피를 사용하면 ~ 80 % 정확도를 얻을 수 있으며 범주 형 교차 엔트로피를 사용하면 ~ 50 % 정확도를 얻을 수 있습니다. 왜 그런지 이해할 수 없습니다. 그것은 다중 클래스 문제입니다. 즉, 범주 교차 엔트로피를 사용해야하며 이진 교차 엔트로피 결과가 의미가 없다는 것을 의미하지 …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

신경망의 출력 레이어에서 softmax 함수를 사용하여 확률 분포를 근사화하는 것이 일반적입니다. 지수로 인해 계산 비용이 많이 듭니다. 왜 모든 변환이 양수가되도록 Z 변환을 수행 한 다음 모든 출력을 모든 출력의 합으로 나눠서 정규화하지 않겠습니까?

159 math  neural-network  softmax 

이 라이브러리 를 사용하여 학습 에이전트를 구현하고 있습니다. 교육 사례를 생성했지만 유효성 검사 및 테스트 세트가 무엇인지 확실하지 않습니다. 교사는 말합니다 : 70 %는 교육 사례 여야하고 10 %는 테스트 사례이며 나머지 20 %는 검증 사례입니다. 편집하다 교육용 코드가 있지만 교육을 언제 중단 해야할지 모르겠습니다 . def train(self, train, validation, …

155 artificial-intelligence  neural-network 

신경망 이론에 관한 주요 질문입니다. 신경망의 입력을 정규화해야하는 이유는 무엇입니까? 때로는 입력 값이 숫자가 아닌 경우 특정 변환을 수행해야하지만 숫자 입력이있는 경우가 있음을 이해합니다. 숫자가 일정한 간격을 유지해야하는 이유는 무엇입니까? 데이터가 정규화되지 않으면 어떻게됩니까?

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

현재로서는이 질문이 Q & A 형식에 적합하지 않습니다. 답변, 사실, 참고 자료 또는 전문 지식을 통해 답변이 뒷받침 될 것으로 예상되지만이 질문은 토론, 논쟁, 여론 조사 또는 광범위한 토론을 요구할 것입니다. 이 질문을 개선하고 다시 열 수 있다고 생각 되면 도움말 센터 를 방문하여 안내를 받으십시오 . 휴일 칠년 전에 …

139 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

현재 ANN에서 비디오 게임을하려고하는데 멋진 커뮤니티의 도움을 받기를 원했습니다. 나는 디아블로 2에 정착했다. 게임 플레이는 실시간으로 그리고 아이소 메트릭 관점에서 볼 때, 플레이어는 카메라가 중앙에있는 단일 아바타를 제어한다. 일을 구체적으로 만들기 위해, 임무는 몬스터를 죽이면 체력이 0으로 떨어지지 않고 캐릭터 x 경험치를 얻는 것입니다. 게임 플레이의 예는 다음과 같습니다. 이제는 …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

신경망에서 몇 가지 내용을 읽었으며 단일 계층 신경망의 일반적인 원리를 이해합니다. 추가 레이어의 필요성을 이해하지만 왜 비선형 활성화 함수가 사용됩니까? 이 질문은 다음과 같습니다 : 역 전파에 사용되는 활성화 함수의 파생물은 무엇입니까?

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning