«neural-networks» 태그된 질문

희소 코딩은 입력 벡터를 나타 내기 위해 과도하게 완료된 기본 벡터 세트를 학습하는 것으로 정의됩니다 (<-왜 우리가 이것을 원합니까?). 스파 스 코딩과 자동 인코더의 차이점은 무엇입니까? 스파 스 코딩 및 자동 인코더는 언제 사용합니까?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

나는 각 방법의 장단점을 논의하는 몇 가지 논문을 읽었으며 일부는 GA가 최적의 솔루션을 찾는 데 아무런 개선이 없지만 다른 사람들은 그것이 더 효과적이라는 것을 보여줍니다. GA는 일반적으로 문학에서 선호되는 것처럼 보이지만 (대부분 사람들은 필요한 결과를 얻기 위해 어떤 방식 으로든 수정하지만) 대부분의 소프트웨어 솔루션이 역 전파 만 사용하는 이유는 무엇입니까? …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

그것들은 모두 노드에 의한 임의의 변수와 (아마도 지시 된) 가장자리를 통한 (의) 의존성을 나타내는 것처럼 보입니다. 나는 베이지안의 관점에 관심이 있습니다.

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

심층 컨볼 루션 신경망에서 사전 훈련에 관한 문헌을 본 사람이 있습니까? 오토 인코더 또는 제한된 boltzman 기계에서 감독되지 않은 사전 훈련 만 보았습니다.

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

신경망을 사용한 모델링에 익숙하지 않지만 관찰 된 데이터에 잘 맞는 모든 사용 가능한 데이터 포인트로 신경망을 구축 할 수있었습니다. 신경망은 nnet 패키지로 R에서 수행되었습니다. require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ ., data = MyData, size = 6, decay = 0.1, maxit = 1000) mynnet.predict <- predict(mynnet.fit)*33.80 …

33 r  neural-networks 

스트리밍 데이터 세트가 있는데 예제를 한 번에 하나씩 사용할 수 있습니다. 나는 그들에 대해 다중 클래스 분류를해야합니다. 학습 과정에 학습 예제를 제공하자마자 예제를 삭제해야합니다. 동시에, 나는 레이블이없는 데이터에 대한 예측을 수행하기 위해 최신 모델을 사용하고 있습니다. 내가 아는 한 신경망은 한 번에 하나의 예제를 제공하고 예제에서 순방향 전파 및 역방향 …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

Coursera 의 Andrew Ng의 Neural Networks and Deep Learning 과정에서 그는 tanhtanhtanh 를 사용하는 것이 를 사용하는 것보다 거의 항상 바람직 하다고 말합니다 .sigmoidsigmoidsigmoid 그가 준 이유는 's 0.5 대신 center를 사용하는 출력이 약 0이기 때문에 "다음 층에 대한 학습이 조금 더 쉬워진다"는 것입니다.s i g m o i dtanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networks에서 읽었습니다 . [창의적 대적 네트워크]는 2014 년 Ian Goodfellow 등에 의해 소개되었습니다. 그러나 Jurgen Schmidhuber 는 그 방향에서 초기에 비슷한 작업을 수행했다고 주장합니다 (예 : 생성 적 대적 네트워크 자습서 동안 NIPS 2016에서 일부 토론이있었습니다 : https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems- 회의 / 신경 정보 처리 시스템-회의 -NIPS -2016 / 생성 대적 네트워크 …

32 neural-networks  history  gan 

저는 신경망을 처음 접했지만 이해하는 데 관심이 많습니다. 그러나 시작하기가 쉽지 않습니다. 누구든지 좋은 책이나 다른 종류의 자료를 추천 할 수 있습니까? 반드시 읽어야합니까? 나는 어떤 종류의 팁에 감사합니다.

32 machine-learning  neural-networks  references 

통계적 배경 지식이없는 청중에게 로지스틱 회귀 분석과 신경망의 차이점을 어떻게 설명 할 수 있습니까?

32 logistic  neural-networks 

컴퓨터는 오랫동안 "브 루트 포스"기술을 사용하여 체스를 플레이하고 특정 깊이로 검색 한 다음 위치를 평가할 수있었습니다. 그러나 AlphaGo 컴퓨터는 ANN을 사용하여 위치를 평가합니다 (내가 아는 한 깊이 검색은 수행하지 않음). AlphaGo가 Go와 같은 방식으로 체스를하는 체스 엔진을 만들 수 있습니까? 아무도 이것을하지 않은 이유는 무엇입니까? 이 프로그램이 오늘날 최고의 체스 …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

입력이 이미지이고 레이블이 80과 350 사이의 연속적인 값인 회귀 문제를 연구하고 있습니다. 이미지는 반응 후 일부 화학 물질입니다. 밝혀지는 색은 남은 다른 화학 물질의 농도를 나타내며 모델이 출력하는 것입니다-화학 물질의 농도. 이미지를 회전, 뒤집기, 대칭시킬 수 있으며 예상 출력은 여전히 ​​동일해야합니다. 이러한 종류의 분석은 실제 실험실에서 수행됩니다 (매우 전문화 된 …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

나는 한동안 LSTM을 공부하고있다. 모든 것이 어떻게 작동하는지 높은 수준에서 이해합니다. 그러나 Tensorflow를 사용하여 구현하려고하면 BasicLSTMCell 에 많은 단위 (즉 num_units) 매개 변수가 필요 하다는 것을 알았습니다 . 에서 이 LSTMs의 매우 철저한 설명, 내가 한 것을 수집 한 LSTM 장치는 다음 중 하나입니다 실제로 GRU 단위입니다. 그 매개 변수 …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

소개 배경 컨볼 루션 신경망 내에서 일반적으로 다음과 같은 일반적인 구조 / 흐름이 있습니다. 입력 이미지 (즉, 2D 벡터 x) (제 1 컨볼 루션 레이어 (Conv1)는 여기서 시작합니다 ...) w12D 이미지를 따라 필터 세트 ( )를 구성합니다 (즉, z1 = w1*x + b1내적 곱셈 수행). 여기서 z13D b1는 바이어스입니다. 있도록 …

31 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

신경망에 왜 정류 선형 장치 (ReLU)를 사용합니까? 이것이 어떻게 신경망을 개선합니까? 왜 ReLU가 활성화 기능이라고 말합니까? 신경망에 대해 softmax 활성화 기능이 아닙니까? 우리는 다음과 같이 ReLU와 softmax를 모두 사용한다고 추측합니다. 소프트 맥스 출력을 갖는 뉴런 1 ----> 뉴런 1의 출력에 대한 ReLU, 뉴런 2의 입력 ---> 소프트 맥스 출력을 갖는 …

31 neural-networks