Вопросы с тегом «neural-network»

Я собираюсь использовать реализацию word2vec от Google для создания системы распознавания именованных сущностей. Я слышал, что рекурсивные нейронные сети с обратным распространением через структуру хорошо подходят для задач распознавания именованных сущностей, но я не смог найти достойную реализацию или подходящее руководство для этого типа модели. Поскольку я работаю с нетипичным …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

Я надеюсь, что вы можете мне помочь, так как у меня есть несколько вопросов на эту тему. Я новичок в области глубокого обучения, и хотя я сделал несколько уроков, я не могу связать или отличить понятия друг от друга.

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

В чем разница между градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском? Я не очень знаком с ними, можете ли вы описать разницу с помощью короткого примера?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

Я часто слышал, как люди говорили, почему сверточные нейронные сети все еще плохо поняты. Известно ли, почему сверточные нейронные сети всегда заканчивают тем, что изучают все более сложные функции, когда мы поднимаемся по уровням? Что заставило их создать такой набор функций, и будет ли это также верно для других типов …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Как рассчитать mAP (среднее значение точности) для задачи обнаружения для таблиц лидеров Vascal Pascal? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Там сказано - на странице 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Средняя точность (AP). Для задачи VOC2007 интерполированная средняя точность (Salton and Mcgill 1986) использовалась для оценки как классификации, так и обнаружения. Для заданной задачи и класса кривая …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

При обучении нейронных сетей одним гиперпараметром является размер мини-пакета. Обычный выбор - 32, 64 и 128 элементов в каждой партии. Существуют ли какие-либо правила / рекомендации, какими большими должны быть мини-партии? Какие-нибудь публикации, которые исследуют влияние на обучение?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

У меня есть набор данных, содержащий 34 входных столбца и 8 выходных столбцов. Один из способов решения этой проблемы - взять 34 входа и построить индивидуальную модель регрессии для каждого выходного столбца. Мне интересно, если эта проблема может быть решена с помощью только одной модели, особенно с помощью нейронной сети. …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Мне интересно, есть ли сценарий, при котором градиентный спуск не сходится к минимуму. Я осознаю, что градиентный спуск не всегда может привести к глобальному оптимуму. Я также знаю, что он может отличаться от оптимального, если, скажем, размер шага слишком велик. Тем не менее, мне кажется, что если он отклоняется от …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Я хочу вычислить точность, отзыв и оценку F1 для моей двоичной модели KerasClassifier, но не нашел никакого решения. Вот мой фактический код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

Keras поддерживает как TensorFlow, так и Theano в качестве бэкенда: каковы плюсы / минусы выбора одного против другого, кроме того факта, что в настоящее время не все операции реализованы с бэкэндом TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Возможно, это слишком широко, но я ищу ссылки на то, как использовать глубокое обучение в задаче обобщения текста. Я уже реализовал суммирование текста, используя стандартные частотно-частотные подходы и ранжирование предложений, но я хотел бы изучить возможность использования методов глубокого обучения для этой задачи. Я также рассмотрел некоторые реализации, представленные на …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Что лучше для точности или они одинаковые? Конечно, если вы используете categoryorical_crossentropy, вы используете одну горячую кодировку, а если вы используете sparse_categorical_crossentropy, вы кодируете как обычные целые числа. Кроме того, когда один лучше другого?

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Функции активации используются для введения нелинейностей в линейный вывод типа w * x + bв нейронной сети. Что я могу понять интуитивно для функций активации, таких как сигмоидальные. Я понимаю преимущества ReLU, который избегает мертвых нейронов во время обратного распространения. Однако я не могу понять, почему ReLU используется в качестве …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

Из кода Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Не могу понять, что это значит. Каковы единицы измерения ячейки LSTM. Вход, выход и забыть ворота? Означает ли это «количество единиц в текущем проекционном слое для Deep LSTM». Тогда почему это называется «количество единиц …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

Мне было интересно, как мы должны решить, сколько узлов в скрытых слоях и сколько скрытых слоев разместить при построении архитектуры нейронной сети. Я понимаю, что уровень ввода и вывода зависит от имеющегося у нас обучающего набора, но как нам определить скрытый уровень и общую архитектуру в целом?

19 machine-learning  neural-network