Вопросы с тегом «convnet»

Я начинаю проект, где задача состоит в том, чтобы идентифицировать типы кроссовок по изображениям. В настоящее время я читаю в реализации TensorFlow и Torch . Мой вопрос: сколько изображений на класс требуется для достижения разумной эффективности классификации?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Как бы вы оптимизировать с заранее обученных neural network применять его в отдельную проблему? Вы бы просто добавили больше слоев в предварительно обученную модель и протестировали ее на своем наборе данных? Например, если задача состояла в том, чтобы использовать CNN для классификации групп обоев , я уверен, что не получится …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Эти две операции свертки очень распространены в глубоком обучении прямо сейчас. Я читал о расширенном сверточном слое в этой статье: WAVENET: ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СЫРЬЕГО АУДИО и Деконволюция в этой статье: полностью сверточные сети для семантической сегментации Оба, кажется, улучшают изображение, но в чем разница?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я пытаюсь использовать CNN (сверточная нейронная сеть) для классификации документов. CNN для коротких текстовых / предложений было изучено во многих работах. Тем не менее, кажется, что ни один документ не использовал CNN для длинного текста или документа. Моя проблема заключается в том , что существует слишком много функций из документа. …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

Я пытаюсь выяснить, сколько весов и уклонов необходимо для CNN. Скажем, у меня есть (3, 32, 32) -изображение и я хочу применить (32, 5, 5) -фильтр. Для каждой карты объектов у меня есть веса 5x5, поэтому у меня должно быть 3 x (5x5) x 32 параметра. Теперь мне нужно добавить …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

Большинство сетей, которые я видел, имеют один или два плотных слоя перед последним слоем softmax. Есть ли принципиальный способ выбора количества и размера плотных слоев? Являются ли два плотных слоя более репрезентативными, чем один, для одного и того же числа параметров? Следует ли применять отсев перед каждым плотным слоем или …

11 convnet 

Мне интересно, как интерпретировать рекуррентную архитектуру в контексте ЭЭГ. В частности, я думаю об этом как о рекуррентном CNN (в отличие от архитектур типа LSTM), но, возможно, это относится и к другим типам рекуррентных сетей. Когда я читаю о R-CNN, они обычно объясняются в контексте классификации изображений. Они обычно описываются …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Я работаю с анализом данных ЭЭГ, которые в конечном итоге необходимо будет классифицировать. Тем не менее, получение ярлыков для записей несколько дорого, что заставило меня рассмотреть неконтролируемые подходы, чтобы лучше использовать наши довольно большие объемы немаркированных данных. Это, естественно, приводит к рассмотрению сложенных автоэнкодеров, что может быть хорошей идеей. Однако …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

У меня возникла интересная дискуссия, основанная на проекте, над которым мы работали: зачем использовать систему визуального осмотра CNN поверх алгоритма сопоставления шаблонов? Справочная информация: я продемонстрировал демонстрацию простой системы видеонаблюдения CNN (веб-камера + ноутбук), которая обнаружила, был ли объект определенного типа «сломан» / неисправен или нет - в данном случае …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

В настоящее время я работаю над воссозданием результатов этой статьи . В статье они описывают метод использования CNN для извлечения признаков и имеют акустическую модель, которая является Dnn-хмм и предварительно обученной с использованием RBM. В разделе III подраздела А изложены различные способы представления входных данных. Я решил вертикально расположить спектральные …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

Существуют ли опубликованные статьи, в которых показаны различия в методах регуляризации для нейронных сетей, предпочтительно в разных областях (или, по крайней мере, в разных наборах данных)? Я спрашиваю, потому что у меня сейчас есть ощущение, что большинство людей, похоже, используют только отсев для регуляризации в компьютерном зрении. Я хотел бы …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout 

Я пытаюсь обучить модель в кератах и ​​использую ModelCheckpoint, чтобы сохранить лучшую модель в соответствии с отслеживаемой метрикой валидации (в моем случае это индекс Жакара ). В то время как я вижу улучшение модели в тензорной доске, когда я пытаюсь загрузить веса и оценить модель, она не работает вообще. Кроме …

8 keras  convnet