Questions marquées «neural-networks»

Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont une large classe de modèles de calcul librement basés sur des réseaux de neurones biologiques. Ils englobent les NN à action directe (y compris les NN "profonds"), les NN convolutifs, les NN récurrents, etc.




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Quelle est la taille du lot dans le réseau de neurones?
J'utilise Python Keras packagepour réseau de neurones. Ceci est le lien . Est batch_sizeégal au nombre d'échantillons de test? De Wikipedia nous avons cette information: Cependant, dans d'autres cas, l'évaluation du gradient de somme peut nécessiter des évaluations coûteuses des gradients de toutes les fonctions de sommation. Lorsque l'ensemble d'apprentissage …


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Quels sont les avantages de ReLU par rapport à la fonction sigmoïde dans les réseaux de neurones profonds?
L’état actuel de la non-linéarité consiste à utiliser des unités linéaires rectifiées (ReLU) au lieu de la fonction sigmoïde dans un réseau neuronal profond. Quels sont les avantages? Je sais que la formation d'un réseau lorsque ReLU est utilisé serait plus rapide et inspirée davantage par la biologie. Quels sont …






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Est-il possible de former un réseau de neurones sans rétropropagation?
De nombreux ouvrages et tutoriels sur les réseaux de neurones consacrent beaucoup de temps à l'algorithme de rétropropagation, qui est essentiellement un outil permettant de calculer le gradient. Supposons que nous construisons un modèle avec ~ 10K paramètres / poids. Est-il possible d'exécuter l'optimisation à l'aide d'algorithmes d'optimisation sans gradient? …




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