Questions marquées «neural-network»

Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont composés de «neurones» - des constructions de programmation qui imitent les propriétés des neurones biologiques. Un ensemble de connexions pondérées entre les neurones permet à l'information de se propager à travers le réseau pour résoudre des problèmes d'intelligence artificielle sans que le concepteur de réseau ait eu un modèle de système réel.

Pourquoi les auto-encodeurs pour la réduction de dimension sont-ils symétriques?

Je ne suis en aucun cas un expert en encodeurs automatiques ou en réseaux de neurones, alors pardonnez-moi si c'est une question stupide. À des fins de réduction de dimension ou de visualisation de clusters dans des données de haute dimension, nous pouvons utiliser un autoencodeur pour créer une représentation …

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Les réseaux de neurones ont-ils une explicabilité comme les arbres de décision?

Dans les arbres de décision, nous pouvons comprendre la sortie de l'arborescence et nous pouvons également visualiser la façon dont l'arbre de décision prend des décisions. Les arbres de décision sont donc explicables (leur sortie peut être expliquée facilement.) Avons-nous une explicabilité dans les réseaux neuronaux comme avec les arbres …

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Comment le biais devrait-il être initialisé et régularisé?

J'ai lu quelques articles sur l'initialisation du noyau et de nombreux articles mentionnent qu'ils utilisent la régularisation L2 du noyau (souvent avec ).λ=0.0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 Quelqu'un fait-il autre chose que d'initialiser le biais avec un zéro constant et de ne pas le régulariser? Documents d'initialisation du noyau Mishkin et Matas: …

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Oubliez la couche dans un réseau neuronal récurrent (RNN) -

J'essaie de comprendre les dimensions de chaque variable dans un RNN dans la couche oublier, cependant, je ne sais pas si je suis sur la bonne voie. L'image et l'équation suivantes proviennent de proviennent du blog Colah "Comprendre les réseaux LSTM" : où: est une entrée de taille m ∗ …

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En quoi les NN d'apprentissage en profondeur diffèrent-ils maintenant (2016) de ceux que j'ai étudiés il y a seulement 4 ans (2012)?

Il est dit dans Wikipedia et deeplearning4j que les NN d'apprentissage en profondeur (DLNN) sont des NN qui ont> 1 couche cachée. Ce type de NN était standard à l'université pour moi, alors que DLNN est très excité en ce moment. Été là, fait ça - quel est le problème? …

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Est-il possible de modifier la métrique utilisée par le rappel Early Stop à Keras?

Lors de l'utilisation du rappel Early Stop dans Keras, la formation s'arrête lorsqu'une mesure (généralement une perte de validation) n'augmente pas. Existe-t-il un moyen d'utiliser une autre métrique (comme la précision, le rappel, la mesure f) au lieu d'une perte de validation? Tous les exemples que j'ai vus jusqu'à présent …

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Mise à jour des poids des filtres dans un CNN

J'essaie actuellement de comprendre l'architecture d'un CNN. Je comprends la convolution, la couche ReLU, la couche de mise en commun et la couche entièrement connectée. Cependant, je suis toujours confus au sujet des poids. Dans un réseau neuronal normal, chaque neurone a son propre poids. Dans la couche entièrement connectée, …

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Apprentissage multi-tâches à Keras

J'essaie d'implémenter des couches partagées dans Keras. Je vois que Keras a keras.layers.concatenate, mais je ne suis pas sûr de la documentation sur son utilisation. Puis-je l'utiliser pour créer plusieurs couches partagées? Quelle serait la meilleure façon de mettre en œuvre un réseau neuronal partagé simple comme indiqué ci-dessous en …

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Alors, quel est le problème avec LSTM?

J'élargis mes connaissances sur le package Keras et j'ai travaillé avec certains des modèles disponibles. J'ai un problème de classification binaire PNL que j'essaie de résoudre et j'ai appliqué différents modèles. Après avoir travaillé avec quelques résultats et lu de plus en plus sur LSTM, il semble que cette approche …

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Meilleure bibliothèque Julia pour les réseaux de neurones

J'utilise cette bibliothèque pour la construction et l'analyse de réseaux neuronaux de base. Cependant, il ne prend pas en charge la construction de réseaux de neurones multicouches, etc. Donc, j'aimerais connaître de belles bibliothèques pour faire des réseaux neuronaux avancés et Deep Learning dans Julia.

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Un réseau de neurones peut-il calculer

Dans l'esprit de la célèbre blague Tensorflow Fizz Buzz et problème XOr, j'ai commencé à penser, s'il était possible de concevoir un réseau de neurones qui implémente la fonction y= x2y=x2y = x^2 ? Étant donné une certaine représentation d'un nombre (par exemple, comme un vecteur sous forme binaire, de …

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Existe-t-il une règle générale pour la conception de réseaux de neurones?

Je sais qu'une architecture de réseau neuronal est principalement basée sur le problème lui-même et les types d'entrée / sortie, mais quand même - il y a toujours un "carré" quand on commence à en construire un. Donc, ma question est - étant donné un ensemble de données d'entrée de …

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Comment savoir que le modèle a commencé à sur-ajuster?

J'espère que les extraits suivants donneront un aperçu de ce que sera ma question. Ils proviennent de http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html L'apprentissage ralentit ensuite progressivement. Enfin, vers l'époque 280, la précision de la classification cesse de s'améliorer. Les époques ultérieures ne voient que de petites fluctuations stochastiques proches de la valeur de la …

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Combien d'images par classe suffisent pour former un CNN

Je démarre un projet où la tâche consiste à identifier les types de baskets à partir d'images. Je lis actuellement les implémentations de TensorFlow et Torch . Ma question est: combien d'images par classe sont nécessaires pour atteindre une performance de classification raisonnable?

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Modélisation de séries chronologiques inégalement espacées

J'ai une variable continue, échantillonnée sur une période d'un an à intervalles irréguliers. Certains jours ont plus d'une observation par heure, tandis que d'autres périodes n'ont rien pendant des jours. Il est donc particulièrement difficile de détecter les tendances dans les séries chronologiques, car certains mois (par exemple octobre) sont …

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