Questions marquées «deep-learning»

un nouveau domaine de recherche en Machine Learning concernant les technologies utilisées pour l'apprentissage des représentations hiérarchiques des données, principalement effectuées avec des réseaux de neurones profonds (c'est-à-dire des réseaux avec deux ou plusieurs couches cachées), mais aussi avec une sorte de modèles graphiques probabilistes.

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Comment calculer l'impact de la mémoire mini-batch lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur?
J'essaie de calculer la quantité de mémoire nécessaire à un GPU pour entraîner mon modèle sur la base de ces notes d'Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Mon réseau a 532 752 activations et 19 072 984 paramètres (poids et biais). Ce sont toutes des valeurs flottantes de 32 bits, donc chacune prend …
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agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
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PyTorch vs Tensorflow désireux
Google a récemment inclus dans tensorflow's nightly builds son Eager mode, une API impérative pour accéder aux capacités de calcul tensorflow. Comment tensorflow désireux se compare-t-il à PyTorch? Certains aspects qui pourraient affecter la comparaison pourraient être: Avantages et inconvénients de désireux en raison de son héritage graphique statique (par …
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Comment ajouter des fonctionnalités sans image le long des images latérales en tant qu'entrée des CNN
J'entraîne un réseau neuronal convolutionnel pour classer les images sur les conditions de brouillard (3 classes). Cependant, pour chacune des 150 000 images environ, j'ai également quatre variables météorologiques disponibles qui pourraient aider à prévoir les classes d'images. Je me demandais comment je pourrais ajouter les variables météorologiques (par exemple …
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