통계 및 빅 데이터 neural-networks

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피드 포워드 신경망에서 숨겨진 레이어와 노드의 수를 선택하는 방법은 무엇입니까?

피드 포워드 신경망에서 계층의 수와 각 계층의 노드 수를 선택하는 표준적이고 수용 가능한 방법이 있습니까? 신경망을 자동으로 구축하는 방법에 관심이 있습니다.

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신경망을 훈련시킬 때, 어떤 차이점이 있습니까? 배치 크기를 , 반복 횟수를b에이aa비bb 배치 크기를 , 반복 횟수를d씨cc디dd 여기서 ?a b = c dab=cd ab = cd 달리 말하면, 동일한 양의 훈련 예제를 사용하여 신경망을 훈련한다고 가정하면 최적의 배치 크기와 반복 횟수를 설정하는 방법은 무엇입니까? (배치 크기 * 반복 횟수 = 신경망에 …

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신경망에서 숨겨진 계층은 무엇을 계산합니까?

많은 사람들이 'Google에 알려주세요'라는 링크로 응답 할 것이라고 확신합니다.이 사실을 이해하려고 노력했기 때문에 이해가 부족하다는 점을 용서해주십시오. 신경망의 실제 구현은 실제로 작동합니다. 입력 계층과 데이터를 정규화하는 방법을 이해하고 바이어스 단위도 이해하지만 숨겨진 계층에 대해서는 실제 계산이 해당 계층에 있으며 출력에 매핑되는 방식이 약간 안개 낀 것입니다. 숨겨진 레이어에 물음표가있는 다이어그램, …

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신경망에서 배치 크기는 무엇입니까?

Python Keras package신경망에 사용 하고 있습니다. 이것은 링크 입니다. IS는 batch_size테스트 샘플의 수와 같다? Wikipedia에서 우리는 다음 정보를 가지고 있습니다 : 그러나, 다른 경우에, 합-그라디언트를 평가하기 위해서는 모든 서 맨드 함수로부터의 구배에 대한 고가의 평가가 필요할 수있다. 트레이닝 세트가 거대하고 간단한 공식이 존재하지 않으면, 그라디언트를 평가하는 것은 모든 summand 함수의 …

174 neural-networks python terminology keras

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신경망이 학습하지 않으면 어떻게해야합니까?

신경망을 훈련하고 있지만 훈련 손실은 줄어들지 않습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 과적 합이나 정규화에 대해 묻지 않습니다. 훈련 세트 에서 네트워크 성능이 향상되지 않는 문제를 해결하는 방법에 대해 묻고 있습니다. 이 질문은 의도적으로 일반적이므로 신경망을 훈련하는 방법에 대한 다른 질문은 "사람에게 물고기를 주면 하루 동안 먹이를 주지만 남자에게 …

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심층 신경망에서 시그 모이 드 기능에 비해 ReLU의 장점은 무엇입니까?

비선형 성의 최첨단 기술은 심층 신경망에서 시그 모이 드 기능 대신 정류 선형 단위 (ReLU)를 사용하는 것입니다. 장점은 무엇입니까? ReLU를 사용할 때 네트워크를 훈련하는 것이 더 빠르며 생물학적으로 더 영감을 받는다는 것을 알고 있습니다. 다른 장점은 무엇입니까? (즉, S 자형을 사용하면 어떤 단점이 있습니까?)

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애플리케이션과 함께 신경망에서 사용되는 비용 함수 목록

신경망의 성능을 평가하는 데 사용되는 일반적인 비용 함수는 무엇입니까? 세부 (이 질문의 나머지 부분을 건너 뛰십시오. 여기서 나의 의도는 단순히 대답이 일반 독자가 더 이해하기 쉽게하는 데 사용할 수있는 표기법에 대한 설명을 제공하는 것입니다) 실제로 사용 된 몇 가지 방법과 함께 공통 비용 함수 목록을 갖는 것이 유용 할 것입니다. …

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컨볼 루션 신경망, 제한된 볼츠만 기계 및 자동 인코더의 차이점은 무엇입니까?

최근에 저는 딥 러닝에 대해 읽었으며 용어 (또는 기술)에 대해 혼란스러워합니다. 차이점은 무엇입니까 컨볼 루션 신경망 (CNN) 제한된 볼츠만 기계 (RBM) 및 자동 인코더?

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신경망과 딥 신경망의 차이점은 무엇이며 왜 깊은 네트워크가 더 잘 작동합니까?

이 용어로 질문이 정확하게 언급 된 것을 보지 못했기 때문에 새로운 질문을합니다. 내가 알고 싶은 것은 신경망의 정의가 아니라 깊은 신경망과의 실제 차이점을 이해하는 것입니다. 자세한 내용은 신경망이 무엇인지, 역 전파가 어떻게 작동하는지 알고 있습니다. DNN에 숨겨진 레이어가 여러 개 있어야한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 10 년 전 클래스 I에서 …

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신경망에서 1x1 컨볼 루션이란 무엇입니까?

현재 Udacity Deep Learning Tutorial을하고 있습니다. 레슨 3에서는 1x1 컨벌루션에 대해 이야기합니다. 이 1x1 컨볼 루션은 Google Inception Module에서 사용됩니다. 1x1 컨볼 루션이 무엇인지 이해하는 데 문제가 있습니다. 나는 또한 Yann Lecun 의이 게시물 을 보았습니다. 누군가 나에게 친절하게 설명해 주시겠습니까?

106 neural-networks deep-learning convolution conv-neural-network

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역 전파없이 신경망을 훈련시킬 수 있습니까?

많은 신경망 서적과 자습서는 백 그라디언트 알고리즘에 많은 시간을 소비하는데, 이는 기본적으로 그래디언트를 계산하는 도구입니다. ~ 10K 매개 변수 / 무게로 모델을 작성한다고 가정 해 봅시다. 그라디언트 프리 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화를 실행할 수 있습니까? 수치 구배 계산이 너무 느리다고 생각하지만 Nelder-Mead, Simulated Annealing 또는 Genetic Algorithm과 같은 다른 방법은 …

94 machine-learning neural-networks optimization backpropagation

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신경 순 중량 감퇴와 학습 속도의 차이

신경망의 맥락에서 학습률과 체중 감량의 차이는 무엇입니까?

94 neural-networks terminology

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장단점이있는 신경망의 종합적인 활성화 기능 목록

신경망에서 장단점과 함께 활성화 기능의 포괄적 인 목록을 제공하는 참조 문서가 있습니까?

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신경망에서 임베딩 레이어는 무엇입니까?

많은 신경망 라이브러리에는 Keras 또는 Lasagne 와 같은 '임베딩 레이어'가 있습니다. 설명서를 읽었음에도 그 기능을 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 예를 들어, Keras 문서에서 다음과 같이 말합니다. 양의 정수 (인덱스)를 고정 크기의 밀도 벡터로 변환합니다 (예 : [[4], [20]]-> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] 지식이 풍부한 사람이 자신이하는 일과 사용시기를 설명 할 …

92 machine-learning neural-networks python word-embeddings

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시계열 예측에 신경망을 적용하는 방법은 무엇입니까?

저는 기계 학습에 익숙하지 않고 신경망을 시계열 예측에 적용하는 방법을 알아 내려고 노력했습니다. 쿼리와 관련된 리소스를 찾았지만 여전히 약간 손실 된 것 같습니다. 너무 자세하지 않은 기본적인 설명이 도움이 될 것이라고 생각합니다. 몇 년에 걸쳐 매월 가격 값이 있고 새로운 가격 값을 예측하고 싶다고 가정 해 봅시다. 지난 몇 달 …

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