«neural-networks» 태그된 질문

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컨볼 루션 신경망은 행렬 곱셈 대신 컨볼 루션을 정확히 어떻게 사용합니까?

딥 러닝 에 관한 Yoshua Bengio의 책을 읽고 있었고 224 페이지에 나와 있습니다. 컨볼 루션 네트워크는 레이어 중 하나 이상에서 일반 행렬 곱셈 대신 컨볼 루션을 사용하는 신경망입니다. 그러나 수학적으로 정확한 의미에서 "콘볼 루션으로 행렬 곱셈을 대체하는"방법을 100 % 확신하지 못했습니다. 내가 정말로 관심있는 것은 1D의 입력 벡터 ( 와 …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

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R을 이용한 시계열 분석 절차 및 방법

앞으로 6 개월 동안 원자재 (석유, 알루미늄, 주석 등)의 가격을 예측하려는 소규모 프로젝트를 진행하고 있습니다. 예측할 12 가지 변수가 있으며 2008 년 4 월-2013 년 5 월의 데이터가 있습니다. 예측은 어떻게해야합니까? 나는 다음을 수행했다. 시계열 데이터 세트로 가져온 데이터 모든 변수의 계절성은 추세에 따라 달라지는 경향이 있으므로 곱셈 모델을 사용하겠습니다. …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

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펄스 신경망이 애플리케이션에 사용되는 방식은 무엇입니까?

펄스 또는 스파이 킹 신경망은 생물학적 뉴런의 더 많은 막 역학을 통합하는데, 여기서 펄스는 다음 층으로 정보를 전달합니다. 뉴런은 예를 들어 백프로 프에서와 같이 반드시 동시에 "발화"할 필요는 없습니다. 그러나 머신 러닝 문제에 이러한 모델을 사용하는 것에 대한 장벽이있는 것 같습니다. 보다 생물학적으로 현실적인 모델을 사용하는 머신 러닝 전문가에게는 어떤 …

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신경망 모델링을 효과적으로 수행하는 방법은 무엇입니까?

관측치 수와 변수 수의 비율은 무엇입니까? 신경망 모델에서 과적 합을 탐지하는 방법과 과적 합을 피하는 방법은 무엇입니까? 신경망으로 분류를 수행하려면 클래스의 빈도가 같아야합니까? 도와주세요.

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LSTM 장치가있는 RNN도 왜 "그라데이션 폭발"로 고통받을 수 있습니까?

RNN (특히 LSTM 단위)의 작동 방식에 대한 기본 지식이 있습니다. LSTM 장치의 구조, 즉 셀과 몇 개의 게이트로 구성된 값의 흐름을 조절하는 그림 아이디어가 있습니다. 그러나 LSTM이 기존 RNN 인 시간 전파를 통해 훈련하는 동안 발생하는 "배니싱 및 폭발 그라디언트"문제를 해결하는 방법을 완전히 이해하지 못했습니다. 나는 수학을 완전히 이해하기 위해 …

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신경망의 각 뉴런이 기본적으로 로지스틱 회귀 함수라면 왜 멀티 레이어가 더 낫습니까?

저는 Cousera의 DeepAI 과정 (3 주 비디오 1 "Neural Networks 개요")을 통해 진행하고 Andrew Ng는 신경망의 각 계층이 또 다른 로지스틱 회귀 분석 방법을 설명하고 있지만 어떻게 이것이 더 정확한지 설명하지는 않습니다. 2 계층 네트워크에서 물류를 여러 번 계산하는 것이 어떻게 더 정확 해 집니까?

13 logistic  neural-networks 

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인공 신경망의 이론적 결과

Coursera의 기계 학습 과정에서 인공 신경망을 방금 다루었 고 그 뒤에 더 많은 이론을 알고 싶습니다. 나는 그들이 생물학을 모방 한 동기가 다소 불만족 스럽다는 것을 안다. 표면에서 각 수준에서 공변량을 선형 조합으로 대체하는 것으로 보입니다. 반복적으로 수행함으로써 비선형 모델 피팅을 허용합니다. 이것은 왜 신경망이 때때로 비선형 모델에 적합하기를 선호하는지에 …

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회귀에 대한 제한된 Boltzmann 기계?

RBM 에 대해 이전에 질문 한 내용을 추적하고 있습니다. 나는 그것들을 설명하는 많은 문헌을 보았지만 실제로 회귀에 대해 이야기하지는 않았다 (라벨 데이터로 분류조차하지 않음). 레이블이없는 데이터에만 사용된다는 느낌이 들었습니다. 회귀 처리를위한 리소스가 있습니까? 아니면 숨겨진 레이어 위에 다른 레이어를 추가하고 CD 알고리즘을 위아래로 실행하는 것만 큼 간단합니까? 미리 감사드립니다.

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

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신경망에서 파생 된 기능이 사용되는 이유는 무엇입니까?

예를 들어, 주택 가격을 예측하고 집의 길이와 너비에 대한 두 가지 입력 기능이 있습니다. 때로는 길이 * 너비 인 면적과 같은 '유도 된'다항식 입력 기능도 포함됩니다. 1) 파생 기능을 포함시키는 요점은 무엇입니까? 신경망이 훈련 중에 길이, 너비 및 가격 간의 연결을 배우지 않아야합니까? 왜 세 번째 기능인 영역이 중복되지 않습니까? …

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역 전파 알고리즘을 설명해 주시겠습니까? [복제]

이 질문에는 이미 답변이 있습니다 . 역 전파 알고리즘 (2 답변) 휴일 3 개월 전 . 역 전파 알고리즘은 무엇이며 어떻게 작동합니까?

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샴 신경망에서 역전 파는 어떻게 작동합니까?

나는 서명 인식을 위해 1994 년 Yann LeCun과 그의 동료들에 의해 소개 된 샴 신경망의 아키텍처를 연구하고 있습니다 ( “샴페인 시간 지연 신경망을 사용한 서명 검증”.pdf , NIPS 1994) 이 아키텍처의 일반적인 개념을 이해했지만이 경우 역 전파가 어떻게 작동하는지 이해할 수 없습니다. 신경망의 목표 값이 무엇인지 이해할 수 없으므로 백 …

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커널 크기는 무엇을 의미합니까?

사람들이 신경망에 대해 이야기 할 때 "커널 크기"라고 말할 때 무엇을 의미합니까? 커널은 유사 기능이지만 커널 크기에 대해 무엇을 말합니까?

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숨겨진 마르코프 모델과 반복 신경망

각각에 가장 적합한 순차적 입력 문제는 무엇입니까? 입력 차원이 더 적합한 항목을 결정합니까? "더 긴 메모리"가 필요한 문제는 LSTM RNN에 더 적합한 반면, 주기적 입력 패턴 (주식 시장, 날씨)의 문제는 HMM에 의해보다 쉽게 ​​해결됩니까? 겹치는 부분이 많은 것 같습니다. 둘 사이에 어떤 미묘한 차이점이 있는지 궁금합니다.

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

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신경망 (예를 들어, 컨볼 루션 신경망)이 가중치를 가질 수 있습니까?

모든 활성화 레이어에 ReLU를 사용할 때 깊은 컨볼 루션 신경망에 음의 가중치 (충분한 에포크 후)를 가질 수 있습니까?

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신경망 / 딥 러닝을 설계하고 적용하기위한 시각적 도구가 있습니까? [닫은]

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 9 개월 전 . 나는 caffe, Theano, TensorFlow, keras와 같은 머신 러닝과 딥 러닝을위한 많은 라이브러리가 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 저는 신경망의 아키텍처를 알고 싶어하는 것 …

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