Science des données neural-network

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Word2Vec pour la reconnaissance d'entités nommées

Je cherche à utiliser l'implémentation de word2vec de google pour construire un système de reconnaissance d'entités nommées. J'ai entendu dire que les réseaux neuronaux récursifs avec rétropropagation à travers la structure sont bien adaptés aux tâches de reconnaissance d'entités nommées, mais je n'ai pas pu trouver une implémentation décente ou …

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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?

24 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent

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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 …

22 machine-learning neural-network deep-learning convnet cnn

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Comment calculer le mAP pour la tâche de détection du PASCAL VOC Challenge?

Comment calculer la mAP (moyenne moyenne de précision) pour la tâche de détection pour les classements Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Il a dit - à la page 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Précision moyenne (AP). Pour le défi VOC2007, la précision moyenne interpolée (Salton et Mcgill 1986) a été utilisée pour évaluer à …

22 machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

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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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Réseau de neurones pour la régression à sorties multiples

J'ai un ensemble de données contenant 34 colonnes d'entrée et 8 colonnes de sortie. Une façon de résoudre le problème consiste à prendre les 34 entrées et à créer un modèle de régression individuel pour chaque colonne de sortie. Je me demande si ce problème peut être résolu en utilisant …

21 neural-network regression tensorflow

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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 …

21 machine-learning neural-network deep-learning optimization gradient-descent

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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 …

20 neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

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Spentralisation_crossentropie catégorique vs catégorique_crossentropie (keras, précision)

Quel est le meilleur pour la précision ou sont-ils les mêmes? Bien sûr, si vous utilisez categorical_crossentropy vous utilisez un encodage à chaud, et si vous utilisez sparse_categorical_crossentropy vous encodez comme des entiers normaux. De plus, quand est-ce que l'un est meilleur que l'autre?

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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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Quelle est la signification de «Le nombre d'unités dans la cellule LSTM»?

Du code Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Je ne peux pas comprendre ce que cela signifie. Quelles sont les unités de la cellule LSTM. Entrée, sortie et oublier les portes? Cela signifie-t-il «nombre d'unités dans la couche de projection récurrente pour …

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Comment décider de l'architecture d'un réseau neuronal?

Je me demandais comment devons-nous décider du nombre de nœuds dans les couches cachées et du nombre de couches cachées à mettre lorsque nous construisons une architecture de réseau neuronal. Je comprends que la couche d'entrée et de sortie dépend de l'ensemble de formation que nous avons, mais comment décider …

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