Вопросы с тегом «neural-networks»

Я пишу простую игрушечную игру, целью которой является обучение глубокой нейронной сети. Правила игры примерно следующие: В игре есть доска, состоящая из шестиугольных ячеек. Оба игрока имеют одинаковую коллекцию фигур, которую они могут свободно размещать на доске. Размещая различные типы фигур, начисляйте очки (или уменьшайте очки противника) в зависимости от …

13 neural-networks  deep-learning  game-ai 

Как определить оптимальное количество слоев для создания при реализации нейронной сети (прямая связь, обратное распространение или RNN)?

13 neural-networks  hidden-layers 

Эти типы вопросов могут зависеть от проблемы, но я попытался найти исследование, которое решает вопрос, имеет ли значение количество скрытых слоев и их размер (количество нейронов в каждом слое) или нет. Итак, мой вопрос: действительно ли имеет значение, если, например, у нас есть 1 большой скрытый слой из 1000 нейронов …

13 neural-networks 

Я выбираю функцию активации для выходного слоя в зависимости от того, какой вывод мне нужен, и от свойств функции активации, которые я знаю. Например, я выбираю сигмовидную функцию, когда я имею дело с вероятностями, ReLU, когда я имею дело с положительными значениями, и линейную функцию, когда я имею дело с …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Я читаю о порождающих состязательных сетях (GAN), и у меня есть некоторые сомнения относительно этого. До сих пор я понимаю, что в GAN существует два разных типа нейронных сетей: один является порождающим ( ), а другой - дискриминационным ( ). Генеративная нейронная сеть генерирует некоторые данные, которые дискриминационная нейронная сеть …

12 neural-networks  machine-learning  deep-learning  generative-adversarial-networks 

Я новичок в нейронных сетях, и я пытаюсь математически понять, что делает нейронные сети настолько хорошими в задачах классификации. На примере небольшой нейронной сети (например, один с 2 входами, 2 узлами в скрытом слое и 2 узлами для вывода), все, что у вас есть, - это сложная функция на выходе, …

12 neural-networks 

Я знаю, что одним из недавних увлечений сейчас является обучение нейронной сети для генерации сценариев и новых эпизодов, например, «Друзья» или «Симпсоны», и это прекрасно: это интересно и может быть необходимым первым шагом к созданию программ, которые действительно могут генерировать толковые / понятные истории. В этом контексте можно ли специально …

12 neural-networks  deep-learning  applications 

Речь идет об архитектуре Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, занявшая 1-е место на «Large Scale Visual Recognition Challenge 2015» (ILSVRC2015) по всем пяти основным трекам: Классификация ImageNet: «Сверхглубокие» (цитата Янн) 152-слойные сетки Обнаружение ImageNet: 16% лучше, чем второе Локализация ImageNet: 27% лучше, чем 2-й COCO Detection: 11% лучше, …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Я новый ученик в НЛП. Я заинтересован в задаче генерации предложений. Насколько мне известно, одним из современных методов является CharRNN , который использует RNN для генерации последовательности слов. Тем не менее, BERT вышел несколько недель назад и является очень мощным. Поэтому мне интересно, можно ли эту задачу также выполнить с …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language-processing 

Я сталкиваюсь с проблемой наличия изображений разных размеров в качестве входных данных в задаче сегментации. Обратите внимание, что изображения даже не имеют одинаковое соотношение сторон. Один общий подход, который я нашел в целом при глубоком обучении, - это обрезка изображений, как это также предлагается здесь . Тем не менее, в …

12 neural-networks  convolutional-neural-networks  datasets 

Я нашел следующую шпаргалку нейронной сети ( шпаргалки для ИИ, нейронных сетей, машинного обучения, глубокого обучения и больших данных ). Для чего используются все эти разные виды нейронных сетей? Например, какие нейронные сети можно использовать для регрессии или классификации, которые можно использовать для генерации последовательности и т. Д.? Мне просто …

11 neural-networks  machine-learning  deep-learning  applications 

Я исследую сотовые нейронные сети и уже прочитал две статьи Чуа ( 1988 ). В клеточных нейронных сетях клетка связана только со своими соседями. Таким образом, его легко использовать для обработки изображений в реальном времени. Обработка изображения выполняется только с 19 числами (две матрицы 3х3, называемые A и B и …

11 neural-networks  terminology  theory 

Во время моего исследования я наткнулся на «комплексные нейронные сети», которые являются нейронными сетями, которые работают со комплексными входными данными (возможно, также с весами). Каковы преимущества (или просто приложения) этого типа нейронной сети по сравнению с реальными нейронными сетями?

11 neural-networks 

Мне интересно знать, существует ли какая-нибудь нейронная сеть, которая решает (с точностью> 80%) любую нетривиальную задачу, которая использует очень мало узлов (где 20 узлов не является жестким ограничением). Я хочу развить интуицию о размерах нейронных сетей.

11 neural-networks 

В Convolutional Neural Network какой слой потребляет максимальное время на тренировке? Сверточные слои или Полностью связанные слои? Мы можем взять архитектуру AlexNet, чтобы понять это. Я хочу видеть временную остановку тренировочного процесса. Мне нужно сравнение относительного времени, чтобы мы могли использовать любую постоянную конфигурацию графического процессора.

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks