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Quelle fonction d'activation le cerveau humain utilise-t-il?

Le cerveau humain utilise-t-il une fonction d'activation spécifique? J'ai essayé de faire des recherches, et comme c'est un seuil pour savoir si le signal est envoyé par un neurone ou non, cela ressemble beaucoup à ReLU. Cependant, je ne trouve pas un seul article confirmant cela. Ou est-ce plus comme …

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Nombre optimal de couches dans un réseau neuronal?

Comment décider du nombre optimal de couches à créer lors de la mise en place d'un réseau neuronal (Feedforward, back propagation ou RNN)?

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1 couche cachée avec 1000 neurones contre 10 couches cachées avec 100 neurones

Ces types de questions peuvent dépendre du problème, mais j'ai essayé de trouver des recherches qui répondent à la question de savoir si le nombre de couches cachées et leur taille (nombre de neurones dans chaque couche) importent vraiment ou non. Donc ma question est, est-ce vraiment important si nous …

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Comment choisir une fonction d'activation?

Je choisis la fonction d'activation pour la couche de sortie en fonction de la sortie dont j'ai besoin et des propriétés de la fonction d'activation que je connais. Par exemple, je choisis la fonction sigmoïde lorsque je traite des probabilités, une ReLU lorsque je traite des valeurs positives et une …

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Comment fonctionnent les réseaux contradictoires génératifs?

Je lis au sujet des réseaux contradictoires génératifs (GAN) et j'ai quelques doutes à ce sujet. Jusqu'à présent, je comprends que dans un GAN, il existe deux types différents de réseaux de neurones: l'un est génératif ( ggG ) et l'autre discriminant ( réréD ). Le réseau neuronal génératif génère …

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Qu'est-ce qui rend les réseaux de neurones si bons pour les prévisions?

Je suis nouveau sur le réseau neuronal et j'essaie de comprendre mathématiquement ce qui rend les réseaux neuronaux si bons pour les problèmes de classification. En prenant l'exemple d'un petit réseau de neurones (par exemple, un avec 2 entrées, 2 nœuds dans une couche cachée et 2 nœuds pour la …

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Une IA peut-elle être formée pour générer les contours d'une histoire?

Je sais que l'une des manies récentes en ce moment est de former un réseau de neurones pour générer des scénarios et de nouveaux épisodes, par exemple les amis ou les Simpsons, et c'est très bien: c'est intéressant et pourrait être les premières étapes nécessaires pour créer des programmes qui …

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Les réseaux résiduels profonds doivent-ils être considérés comme un ensemble de réseaux?

La question porte sur l'architecture des réseaux résiduels profonds ( ResNets ). Le modèle qui a remporté la 1ère place au "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) sur les cinq pistes principales: Classification ImageNet: «ultra-profonds» (citation de Yann) réseaux à 152 couches Détection ImageNet: 16% meilleure que la 2e …

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Le BERT peut-il être utilisé pour des tâches générant des phrases?

Je suis un nouvel apprenant en PNL. Je suis intéressé par la tâche de génération de phrases. En ce qui me concerne, une méthode de pointe est le CharRNN , qui utilise RNN pour générer une séquence de mots. Cependant, BERT est sorti il y a plusieurs semaines et est …

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Réseaux de neurones convolutifs avec images d'entrée de différentes dimensions - Segmentation d'images

Je suis confronté au problème d'avoir des images de différentes dimensions comme entrées dans une tâche de segmentation. Notez que les images n'ont même pas le même rapport hauteur / largeur. Une approche courante que j'ai trouvée en général dans l'apprentissage profond est de recadrer les images, comme cela est …

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À quoi servent les différents types de réseaux de neurones?

J'ai trouvé la feuille de triche du réseau neuronal suivante ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). À quoi servent tous ces différents types de réseaux de neurones? Par exemple, quels réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la régression ou la …

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Les réseaux de neurones cellulaires sont-ils un type de réseaux de neurones?

Je fais des recherches sur les réseaux neuronaux cellulaires et j'ai déjà lu les deux articles de Chua ( 1988 ). Dans les réseaux neuronaux cellulaires, une cellule n'est en relation qu'avec ses voisins. Il est donc facile de l'utiliser pour le traitement d'images en temps réel. Le traitement d'image …

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Quels sont les avantages des réseaux de neurones à valeurs complexes?

Au cours de mes recherches, je suis tombé sur des "réseaux de neurones à valeurs complexes", qui sont des réseaux de neurones qui fonctionnent avec des entrées à valeurs complexes (probablement aussi des poids). Quels sont les avantages (ou simplement les applications) de ce type de réseau neuronal par rapport …

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Existe-t-il des réseaux de neurones avec très peu de nœuds qui résolvent décemment des problèmes non triviaux?

Je suis intéressé à savoir s'il existe un réseau de neurones, qui résout (avec> = 80% de précision) tout problème non trivial, qui utilise très peu de nœuds (où 20 nœuds n'est pas une limite stricte). Je veux développer une intuition sur les tailles des réseaux de neurones.

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Quelle couche consomme plus de temps dans la formation CNN? Couches de convolution vs couches FC

Dans Convolutional Neural Network, quelle couche consomme le maximum de temps dans la formation? Couches de convolution ou couches entièrement connectées? Nous pouvons prendre l'architecture AlexNet pour comprendre cela. Je veux voir la rupture du temps du processus de formation. Je veux une comparaison de temps relatif afin que nous …

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