Вопросы с тегом «deep-learning»

Здесь ответ относится к исчезающему и взрывному градиенту, который был sigmoidпохож на функции активации, но, я думаю, Reluимеет недостаток, и это его ожидаемое значение. нет ограничений на вывод Reluи поэтому его ожидаемое значение не равно нулю. Я помню время , прежде чем популярность , Reluчто tanhбыл самым популярным среди машинного …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent  activation-function 

Пакетирование - это создание нескольких предикторов, которые работают так же, как и один предиктор. Dropout - это метод, который обучает нейронные сети усреднять все возможные подсети. Глядя на наиболее важные соревнования Kaggle, кажется, что эти две техники используются вместе очень часто. Я не вижу никакой теоретической разницы, кроме фактической реализации. …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Я пытаюсь вычислить объем памяти, необходимый графическому процессору для обучения моей модели, на основе этих заметок от Андрея Карфати: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Моя сеть имеет 532 752 активаций и 19 072 984 параметров (весов и смещений). Все это 32-битные значения с плавающей запятой, поэтому каждое занимает 4 байта в памяти. Мое входное …

17 deep-learning  tensorflow 

Я делаю проект по проблеме идентификации автора. Я применил нормализацию tf-idf для обучения данных, а затем обучил SVM на этих данных. Теперь при использовании классификатора я должен также нормализовать тестовые данные. Я чувствую, что основная цель нормализации - сделать так, чтобы обучающий алгоритм придавал больший вес более важным функциям во …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

Я начинаю изучать машинное обучение с сайта Tensorflow. Я разработал очень элементарное понимание процесса, которому следует программа глубокого обучения (этот метод заставляет меня учиться быстрее, чем читать книги и большие статьи). Есть несколько запутанных вещей, с которыми я столкнулся, 2 из них: предвзятость Вес В учебном пособии MNIST на веб-сайте …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Я немного играю с конвеетами. В частности, я использую набор данных kaggle cats-vs-dogs, который состоит из 25000 изображений, помеченных как кошки или собаки (по 12500 изображений). Мне удалось достичь около 85% точности классификации на моем тестовом наборе, однако я поставил цель добиться точности 90%. Моя главная проблема - переоснащение. Каким-то …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

В блоге Keras, посвященном обучению пользователей с нуля , код показывает только сеть, работающую с данными обучения и проверки. Как насчет тестовых данных? Являются ли данные проверки такими же, как данные испытаний (я думаю, что нет). Если в строках, похожих на папки с поездами и валидацией, была отдельная папка с …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

В чем разница между fit()и fit_generator()в Керасе? Когда я должен использовать fit()против fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

Допустим, у меня есть стрелка сверху вниз, и я хочу предсказать угол, под которым эта стрелка. Это будет от до градусов или от до . Проблема в том, что эта цель круговая, и градусов - это одно и то же, что является инвариантностью, которую я хотел бы включить в свою …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation 

Скажем, я прошел обучение по обучению в предварительно обученной сети, чтобы распознать 10 объектов. Как добавить 11-й элемент, который сеть может классифицировать, не теряя при этом все 10 категорий, которые я уже обучил, или информацию из исходной предварительно обученной модели? Друг сказал мне, что в этой области ведутся активные исследования, …

15 neural-network  deep-learning 

Google недавно включил в ночной сборку tenorflow свой режим Eager , обязательный API для доступа к возможностям вычисления tenorflow. Как тензор потока готовы сравнивать с PyTorch? Некоторые аспекты, которые могут повлиять на сравнение: Преимущества и недостатки стремления из-за его статического графа наследства (например, имена в узлах). Внутренние ограничения у одного …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Я имею дело с проблемой, когда я не мог найти достаточно набора данных (изображений) для подачи в мою глубокую нейронную сеть для обучения. Я был так вдохновлен работой « Генеративный состязательный текст в синтез изображения», опубликованной Скоттом Ридом и соавт. о порождающих состязательных сетях. Мне было интересно узнать, могу ли …

14 deep-learning  gan 

Я тренирую сверточную нейронную сеть для классификации изображений в условиях тумана (3 класса). Однако для каждого из 150 000 изображений у меня также есть четыре метеорологические переменные, которые могут помочь в прогнозировании классов изображений. Мне было интересно, как я могу добавить метеорологические переменные (например, температуру, скорость ветра) к существующей структуре …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Если я смотрю на одном из многочисленных источников для классов Imagenet по Интернету я не могу найти ни одного класса , связанного с людьми (и нет, сенокосец не тот , кто собирает, но это то , что я знал , как папа Longlegs, своего рода паук :-). Как это возможно? …

14 machine-learning  deep-learning  dataset  convnet  image-classification