Science des données neural-network

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Fonction de coût pour la régression ordinale à l'aide de réseaux de neurones

Quelle est la meilleure fonction de coût pour former un réseau de neurones à effectuer une régression ordinale , c'est- à- dire pour prédire un résultat dont la valeur existe sur une échelle arbitraire où seul l'ordre relatif entre différentes valeurs est significatif (par exemple: pour prédire quelle taille de …

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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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R, keras: Comment obtenir la sortie d'une couche cachée?

J'utilise le package Kerasdans R pour faire un réseau de neurones. Comment puis-je extraire la sortie d'une couche cachée? J'ai trouvé un exemple en python, mais c'est juste que je n'ai aucune idée de comment faire ça en R.

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Pourquoi le sur-ajustement ne détruit-il pas les réseaux de neurones pour la classification MNIST?

J'ai un réseau neuronal simple (NN) pour la classification MNIST. Il comprend 2 couches cachées, chacune avec 500 neurones. Les dimensions du NN sont donc: 784-500-500-10. ReLU est utilisé dans tous les neurones, softmax est utilisé en sortie et l'entropie croisée est la fonction de perte. Ce qui m'intrigue, c'est …

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Apprentissage automatique: écrire des poèmes

Je suis un étudiant en apprentissage automatique et ces jours-ci, j'essayais d'apprendre à utiliser la bibliothèque TensorFlow. J'ai parcouru divers tutoriels et essais et erreurs avec tensorflow, et je pensais que la meilleure façon de l'apprendre pour de vrai serait de l'utiliser dans un petit projet à moi. J'ai décidé …

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Questions lors de la transition d'un réseau neuronal vanille à un réseau neuronal récurrent

J'ai récemment appris comment un réseau neuronal vanille fonctionnerait, avec un nombre donné d'entrées, des nœuds cachés et le même nombre de sorties que les entrées. J'ai regardé divers articles liés au réseau neuronal récurrent, et je comprends le concept derrière, mais je n'arrive pas à comprendre certaines parties de …

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Pourquoi «Profondeur = représentation sémantique» dans les réseaux de neurones convolutifs?

Je regardais quelques vidéos en ligne sur les réseaux convolutionnels, et le conférencier discutait du concept de l'exécution d'un filtre sur une image. Il a dit, et il est également montré dans l'image ci-dessous, que "Profondeur = représentation sémantique". Cela semble agréable, mais je ne sais pas exactement ce qui …

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Qu'est-ce qu'une formulation LSTM-LM?

Je lis cet article "Apprentissage de séquence en séquence avec les réseaux de neurones" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sous "2. Le modèle", il est écrit: Le LSTM calcule cette probabilité conditionnelle en obtenant d'abord la représentation dimensionnelle fixe v de la séquence d'entrée (x1, ..., xT) donnée par le dernier état caché du …

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Différence: Replicator Neural Network vs Autoencoder

J'étudie actuellement des articles sur la détection des valeurs aberrantes à l'aide de RNN (Replicator Neural Networks) et je me demande quelle est la différence particulière avec les autoencodeurs? Les RNN semblent être considérés par beaucoup comme le Saint Graal de la détection des valeurs aberrantes / des anomalies, mais …

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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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Création d'un réseau neuronal pour la fonction xor

C'est un fait bien connu qu'un réseau à une couche ne peut pas prédire la fonction xor, car elle n'est pas séparable linéairement. J'ai tenté de créer un réseau à 2 couches, en utilisant la fonction sigmoïde logistique et backprop, pour prédire xor. Mon réseau a 2 neurones (et un …

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Propriétés pour la construction d'un réseau neuronal multicouche Perceptron utilisant Keras?

J'essaie de construire et de former un réseau neuronal multicouche perceptron qui prédit correctement ce que le président a gagné dans quel comté pour la première fois. J'ai les informations suivantes pour les données d'entraînement. Population totale Âge médian% BachelorDeg ou supérieur Taux de chômage Revenu par habitant Total des …

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Pylearn2 vs TensorFlow

Je suis sur le point de plonger dans un long projet de recherche NN et je voulais un coup de pouce dans la direction de Pylearn2 ou TensorFlow? Depuis décembre 2015, la communauté a-t-elle commencé à pencher dans un sens ou dans un autre? Ce lien m'a inquiété de me …

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R - Interprétation du tracé des réseaux de neurones

Je sais qu'il y a une question similaire sur stats.SE, mais je n'en ai pas trouvé qui réponde à ma demande; s'il vous plaît, avant de marquer la question en double, envoyez-moi un ping dans le commentaire. Je gère un réseau de neurones basé sur la neuralnetprévision des séries temporelles …

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