La programmation neural-network

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Quel est le rôle du biais dans les réseaux de neurones?

Je connais la descente de gradient et l'algorithme de rétropropagation. Ce que je ne comprends pas, c'est: quand est-il important d'utiliser un biais et comment l'utilisez-vous? Par exemple, lors du mappage de la ANDfonction, lorsque j'utilise 2 entrées et 1 sortie, elle ne donne pas les poids corrects, cependant, lorsque …

807 machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation

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Époque vs itération lors de la formation de réseaux de neurones

Quelle est la différence entre l' époque et l' itération lors de la formation d'un perceptron multicouche?

413 machine-learning neural-network deep-learning artificial-intelligence terminology

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Quels sont les avantages des réseaux de neurones artificiels par rapport aux machines à vecteurs de support? [fermé]

Dans l'état actuel des choses, cette question ne convient pas à notre format de questions / réponses. Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou une expertise, mais cette question suscitera probablement un débat, des arguments, des sondages ou une discussion approfondie. …

381 machine-learning neural-network classification svm

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Explication de l'entrée Keras: input_shape, units, batch_size, dim, etc.

Pour toute couche Keras ( Layerclasse), quelqu'un peut - il expliquer comment comprendre la différence entre input_shape, units, dim, etc.? Par exemple, le document dit de unitsspécifier la forme de sortie d'un calque. Dans l'image du réseau neuronal ci-dessous hidden layer1a 4 unités. Cela se traduit-il directement par l' unitsattribut …

262 neural-network deep-learning keras keras-layer tensor

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Quelle est la signification du mot logits dans TensorFlow?

Dans la fonction TensorFlow suivante, nous devons alimenter l'activation des neurones artificiels dans la couche finale. Ça je comprends. Mais je ne comprends pas pourquoi ça s'appelle des logits? N'est-ce pas une fonction mathématique? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow machine-learning neural-network deep-learning cross-entropy

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Comment interpréter la «perte» et la «précision» pour un modèle d'apprentissage automatique

Lorsque j'entraînerai mon réseau de neurones avec Theano ou Tensorflow, ils rapporteront une variable appelée "perte" par époque. Comment dois-je interpréter cette variable? Une perte plus élevée est meilleure ou pire, ou qu'est-ce que cela signifie pour les performances finales (précision) de mon réseau de neurones?

201 machine-learning neural-network mathematical-optimization deep-learning objective-function

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Où appeler la fonction BatchNormalization dans Keras?

Si je souhaite utiliser la fonction BatchNormalization dans Keras, dois-je l'appeler une seule fois au début? J'ai lu cette documentation pour cela: http://keras.io/layers/normalization/ Je ne vois pas où je suis censé l'appeler. Voici mon code essayant de l'utiliser: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) …

168 python keras neural-network data-science batch-normalization

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Pourquoi utiliser softmax par opposition à la normalisation standard?

Dans la couche de sortie d'un réseau de neurones, il est typique d'utiliser la fonction softmax pour approximer une distribution de probabilité: Cela coûte cher à calculer à cause des exposants. Pourquoi ne pas simplement effectuer une transformée en Z pour que toutes les sorties soient positives, puis normaliser simplement …

160 math neural-network softmax

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Pourquoi binary_crossentropy et categorical_crossentropy donnent des performances différentes pour le même problème?

J'essaie de former un CNN à catégoriser le texte par sujet. Lorsque j'utilise l'entropie croisée binaire, j'obtiens une précision d'environ 80%, avec une entropie croisée catégorique, j'obtiens une précision d'environ 50%. Je ne comprends pas pourquoi. C'est un problème multiclasse, cela ne signifie-t-il pas que je dois utiliser une entropie …

160 machine-learning keras neural-network deep-learning conv-neural-network

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Quelle est la différence entre le train, la validation et le test set, dans les réseaux neuronaux?

J'utilise cette bibliothèque pour implémenter un agent d'apprentissage. J'ai généré les cas de formation, mais je ne sais pas avec certitude quels sont les ensembles de validation et de test. L'enseignant dit: 70% devraient être des cas de train, 10% seront des cas de test et les 20% restants devraient …

155 artificial-intelligence neural-network

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Pourquoi devons-nous normaliser l'entrée d'un réseau de neurones artificiels?

C'est une question principale, concernant la théorie des réseaux de neurones: Pourquoi devons-nous normaliser l'entrée d'un réseau de neurones? Je comprends que parfois, lorsque par exemple les valeurs d'entrée ne sont pas numériques, une certaine transformation doit être effectuée, mais lorsque nous avons une entrée numérique? Pourquoi les nombres doivent …

151 tensorflow machine-learning neural-network normalization

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Quand devrais-je utiliser des algorithmes génétiques par opposition aux réseaux de neurones? [fermé]

Dans l'état actuel des choses, cette question ne convient pas à notre format de questions-réponses. Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou une expertise, mais cette question suscitera probablement un débat, des arguments, un sondage ou une discussion approfondie. Si vous …

139 artificial-intelligence machine-learning neural-network genetic-algorithm

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Comment entraîner un réseau de neurones artificiels à jouer à Diablo 2 en utilisant l'entrée visuelle?

J'essaie actuellement d'obtenir un ANN pour jouer à un jeu vidéo et j'espérais obtenir de l'aide de la merveilleuse communauté d'ici. J'ai opté pour Diablo 2. Le jeu se fait donc en temps réel et d'un point de vue isométrique, le joueur contrôlant un seul avatar sur lequel la caméra …

139 machine-learning computer-vision neural-network video-processing reinforcement-learning

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Pourquoi une fonction d'activation non linéaire doit-elle être utilisée dans un réseau de neurones à rétropropagation?

J'ai lu certaines choses sur les réseaux neuronaux et je comprends le principe général d'un réseau neuronal monocouche. Je comprends le besoin de couches supplémentaires, mais pourquoi les fonctions d'activation non linéaires sont-elles utilisées? Cette question est suivie de celle-ci: à quoi sert un dérivé de la fonction d'activation en …

139 math machine-learning neural-network deep-learning

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Que fait tf.nn.conv2d dans Tensorflow?

Je regardais la documentation de tensorflow tf.nn.conv2d ici . Mais je ne peux pas comprendre ce qu'il fait ou ce qu'il essaie de réaliser. Il dit sur les documents, # 1: Aplatit le filtre en une matrice 2D avec forme [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Maintenant qu'est-ce que cela …

135 neural-network tensorflow

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