Science des données deep-learning

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Pourquoi les communautés NLP et Machine Learning sont-elles intéressées par le deep learning?

J'espère que vous pourrez m'aider, car j'ai quelques questions à ce sujet. Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, et même si j'ai fait quelques tutoriels, je ne peux pas relier ou distinguer les concepts les uns des autres.

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Quelle est la différence entre la descente de gradient et la descente de gradient stochastique?

Quelle est la différence entre la descente de gradient et la descente de gradient stochastique? Je ne les connais pas très bien, pouvez-vous décrire la différence avec un petit exemple?

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Bases de l'apprentissage en profondeur

Je recherche un article détaillant les fondements mêmes de l'apprentissage profond. Idéalement comme le cours Andrew Ng pour l'apprentissage en profondeur. Savez-vous où je peux trouver ça?

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Pourquoi les réseaux de neurones convolutionnels fonctionnent-ils?

J'ai souvent entendu des gens dire que les raisons pour lesquelles les réseaux de neurones convolutionnels sont encore mal compris. Est-il connu que les réseaux de neurones convolutifs finissent toujours par apprendre des fonctionnalités de plus en plus sophistiquées au fur et à mesure que nous remontons les couches? Qu'est-ce …

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Existe-t-il des règles pour choisir la taille d'un mini-lot?

Lors de la formation de réseaux de neurones, un hyperparamètre est de la taille d'un mini-lot. Les choix courants sont 32, 64 et 128 éléments par mini-lot. Existe-t-il des règles / directives sur la taille d'un mini-lot? Des publications qui étudient l'effet sur la formation?

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La descente en pente converge-t-elle toujours vers un optimum?

Je me demande s'il existe un scénario dans lequel la descente en pente ne converge pas au minimum. Je suis conscient que la descente en pente n'est pas toujours garantie de converger vers un optimum global. Je suis également conscient qu'il peut s'écarter d'un optimum si, par exemple, la taille …

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Prédiction de séries chronologiques à l'aide de LSTM: importance de rendre les séries chronologiques stationnaires

Dans ce lien sur la stationnarité et la différenciation , il a été mentionné que les modèles comme ARIMA nécessitent une série chronologique stationnaire pour la prévision car ses propriétés statistiques comme la moyenne, la variance, l'autocorrélation, etc. sont constantes dans le temps. Étant donné que les RNN ont une …

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Comment obtenir précision, F1, précision et rappel, pour un modèle à kéros?

Je veux calculer la précision, le rappel et le score F1 pour mon modèle binaire KerasClassifier, mais je ne trouve aucune solution. Voici mon code actuel: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() …

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Choisir entre TensorFlow ou Theano comme backend pour Keras

Keras prend en charge TensorFlow et Theano en tant que backend: quels sont les avantages / inconvénients de choisir l'un par rapport à l'autre, outre le fait que toutes les opérations ne sont actuellement pas implémentées avec le backend TensorFlow?

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Extraction de mots-clés / phrases à partir de texte à l'aide de bibliothèques Deep Learning

C'est peut-être trop large, mais je cherche des références sur la façon d'utiliser l'apprentissage en profondeur dans une tâche de résumé de texte. J'ai déjà mis en œuvre une synthèse de texte à l'aide d'approches de fréquence de mots et de classement de phrases standard, mais j'aimerais explorer la possibilité …

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Keras contre tf.keras

Je suis un peu confus dans le choix entre Keras (keras-team / keras) et tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) pour mon nouveau projet de recherche. Il y a un débat sur le fait que Keras n'appartient à personne, donc les gens sont plus heureux de contribuer …

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Pourquoi ReLU est-il utilisé comme fonction d'activation?

Les fonctions d'activation sont utilisées pour introduire des non-linéarités dans la sortie linéaire du type w * x + bdans un réseau neuronal. Ce que je peux comprendre intuitivement pour les fonctions d'activation comme sigmoïde. Je comprends les avantages de ReLU, qui évite les neurones morts pendant la rétropropagation. Cependant, …

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Recherche hyperparamétrique pour LSTM-RNN à l'aide de Keras (Python)

De Keras RNN Tutorial: "Les RNN sont difficiles. Le choix de la taille des lots est important, le choix de la perte et de l'optimiseur est critique, etc. Certaines configurations ne convergent pas." Il s'agit donc plus d'une question générale sur le réglage des hyperparamètres d'un LSTM-RNN sur Keras. Je …

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minima locaux vs points de selle en apprentissage profond

J'ai entendu Andrew Ng (dans une vidéo que je ne trouve malheureusement plus) parler de la façon dont la compréhension des minima locaux dans les problèmes d'apprentissage profond a changé en ce sens qu'ils sont maintenant considérés comme moins problématiques car dans les espaces de grande dimension (rencontrés dans apprentissage …

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Différence de Keras entre val_loss et perte pendant l'entraînement

Quelle est la différence entre val_losset losspendant la formation à Keras? Par exemple Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Sur certains sites, j'ai lu qu'à la validation, le décrochage ne fonctionnait pas.

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