Science des données deep-learning

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Pourquoi les RNN ont-ils généralement moins de couches cachées que les CNN?

Les CNN peuvent avoir des centaines de couches cachées et, comme ils sont souvent utilisés avec des données d'image, le fait d'avoir de nombreuses couches capture plus de complexité. Cependant, pour autant que je l'ai vu, les RNN ont généralement peu de couches, par exemple 2-4. Par exemple, pour la …

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comprendre la normalisation des lots

Dans l'article Batch Normalisation: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift ( ici ) Avant d'expliquer le processus de normalisation par lots, l'article essaie d'expliquer les problèmes liés à (je ne comprends pas quel est le problème exact abordé ici) . extrait de l'article 2, paragraphe 2: …

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Réseau convolutif pour la classification, extrêmement sensible à l'éclairage

J'ai formé un réseau convolutionnel pour classer les images d'un composant mécanique comme bonnes ou défectueuses. Bien que la précision du test soit élevée, j'ai réalisé que le modèle fonctionnait mal sur des images qui avaient un éclairage légèrement différent. Les fonctionnalités que j'essaie de détecter sont subtiles, et l'éclairage …

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Les circonvolutions «aplatissent-elles les images»?

Je suis à la recherche d'une bonne explication du fonctionnement des circonvolutions dans l'apprentissage profond lorsqu'elles sont appliquées à des images multicanaux. Par exemple, disons que j'ai une image de 100 x 100 pixels avec trois canaux, RVB. Le tenseur d'entrée aurait alors des dimensions 100 x 100 x 3. …

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Utilisation de réseaux de neurones pour extraire plusieurs paramètres des images

Je veux extraire des paramètres d'une image à l'aide d'un réseau neuronal. Exemple: Étant donné l'image d'un mur de briques, le NN devrait extraire la largeur et la hauteur des briques, la couleur et la rugosité. Je peux générer des images pour des paramètres donnés pour entraîner le NN et …

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Existe-t-il un domaine dans lequel Spiking Neural Networks surpasse les autres algorithmes (non-spiking)?

Je lis des techniques de calcul de réservoir comme Echo State Networks et Liquid State Machines . Les deux méthodes impliquent de fournir des entrées à une population de neurones de dopage connectés de manière aléatoire (ou non), et un algorithme de lecture relativement simple qui produit la sortie (par …

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Comment l'apprentissage profond aide-t-il à détecter plusieurs objets dans une seule image?

Disons qu'il y a deux voitures dans une image. Comment peut-il détecter ces voitures, étant donné qu'il peut détecter une seule voiture dans une image?

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Theano dans la recherche en apprentissage profond

Dans quelle mesure Theano est-il utilisé dans la recherche en apprentissage profond? Theano est-il un bon début pour apprendre la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique? Est-ce que l'apprentissage de la mise en œuvre de quelque chose comme un réseau à action directe sera vraiment utile? Les étudiants diplômés mettent-ils …

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Faut-il utiliser sklearn ou tensorflow pour les réseaux de neurones?

Je viens de commencer à apprendre les réseaux neuronaux pour l'apprentissage en profondeur à partir de CS231. J'essaie d'implémenter Neural Network en Python. J'envisage d'utiliser Tensorflow ou scikit-learn. Quels sont les avantages et les inconvénients de ces bibliothèques pour cette application?

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Comment fonctionne un réseau encodeur-décodeur?

Disons que j'ai formé un réseau encodeur-décodeur sur un ensemble de données cat en utilisant l' erreur de reconstruction comme fonction de perte. Le réseau est parfaitement formé et le décodeur est capable de reconstruire de bonnes images de chat . Et maintenant, si j'utilise le même réseau et que …

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augmentation des données lors de l'utilisation de flow_from_directory dans CNN

Je veux utiliser un petit ensemble de données pour créer un modèle CNN. Donc, j'utilise l'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données du train. Dois-je utiliser toutes les techniques d'augmentation (arguments) répertoriées ici ? J'ai remarqué que l'ajout de nombreux arguments diminue la précision du modèle et rend l'ensemble …

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