Preguntas etiquetadas con neural-networks

Estoy escribiendo un juego de juguetes simple con la intención de entrenar una red neuronal profunda sobre él. Las reglas del juego son aproximadamente las siguientes: El juego tiene un tablero formado por celdas hexagonales. Ambos jugadores tienen la misma colección de piezas que pueden elegir para colocar libremente en …

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¿Cómo decidir el número óptimo de capas que se crearán al implementar una red neuronal (Feedforward, back propaganda o RNN)?

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Este tipo de preguntas pueden depender de problemas, pero he tratado de encontrar una investigación que aborde la pregunta de si el número de capas ocultas y su tamaño (número de neuronas en cada capa) realmente importan o no. Entonces mi pregunta es, ¿realmente importa si, por ejemplo, tenemos 1 …

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Elijo la función de activación para la capa de salida en función de la salida que necesito y las propiedades de la función de activación que conozco. Por ejemplo, elijo la función sigmoide cuando trato con probabilidades, una ReLU cuando trato con valores positivos y una función lineal cuando trato …

13 neural-networks  machine-learning  math  activation-function 

Estoy leyendo sobre redes de confrontación generativa (GAN) y tengo algunas dudas al respecto. Hasta ahora, entiendo que en una GAN hay dos tipos diferentes de redes neuronales: una es generativa ( solsolG ) y la otra discriminativa ( rereD ). La red neuronal generativa genera algunos datos que la …

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Soy nuevo en la red neuronal y estoy tratando de comprender matemáticamente qué hace que las redes neuronales sean tan buenas en los problemas de clasificación. Al tomar el ejemplo de una red neuronal pequeña (por ejemplo, una con 2 entradas, 2 nodos en una capa oculta y 2 nodos …

12 neural-networks 

Sé que una de las últimas modas en este momento es entrenar una red neuronal para generar guiones y nuevos episodios de, por ejemplo, Friends o The Simpsons, y eso está bien: es interesante y podrían ser los primeros pasos necesarios para crear programas que realmente puedan generar historias sensatas …

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La pregunta es sobre la arquitectura de Redes Residuales Profundas ( ResNets ). El modelo que ganó el primer lugar en el "Desafío de reconocimiento visual a gran escala 2015" (ILSVRC2015) en las cinco pistas principales: Clasificación de ImageNet: Redes de 152 capas “ultraprofundas” (cita Yann) Detección de ImageNet: 16% …

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Soy un nuevo alumno en PNL. Estoy interesado en la tarea de generación de oraciones. En lo que a mí respecta, un método de vanguardia es el CharRNN , que utiliza RNN para generar una secuencia de palabras. Sin embargo, BERT salió hace varias semanas y es muy poderoso. Por …

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Me enfrento al problema de tener imágenes de diferentes dimensiones como entradas en una tarea de segmentación. Tenga en cuenta que las imágenes ni siquiera tienen la misma relación de aspecto. Un enfoque común que encontré en general en el aprendizaje profundo es recortar las imágenes, como también se sugiere …

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Encontré la siguiente hoja de trucos de redes neuronales ( Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data ). ¿Para qué se utilizan todos estos diferentes tipos de redes neuronales? Por ejemplo, ¿qué redes neuronales se pueden usar para regresión o clasificación, cuáles se pueden …

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Estoy investigando las redes neuronales celulares y ya he leído los dos artículos de Chua ( 1988 ). En las redes neuronales celulares, una célula solo está en relación con sus vecinos. Es fácil usarlo para el procesamiento de imágenes en tiempo real. El procesamiento de imágenes se realiza con …

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Durante mi investigación, me topé con "redes neuronales de valor complejo", que son redes neuronales que funcionan con entradas de valor complejo (probablemente también pesos). ¿Cuáles son las ventajas (o simplemente las aplicaciones) de este tipo de red neuronal sobre redes neuronales de valor real?

11 neural-networks 

Estoy interesado en saber si existe alguna red neuronal, que resuelva (con> = 80% de precisión) cualquier problema no trivial, que use muy pocos nodos (donde 20 no es un límite estricto). Quiero desarrollar una intuición sobre los tamaños de las redes neuronales.

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En la red neuronal convolucional, ¿qué capa consume el máximo tiempo en entrenamiento? ¿Capas de convolución o capas completamente conectadas? Podemos tomar la arquitectura AlexNet para entender esto. Quiero ver la ruptura del tiempo del proceso de capacitación. Quiero una comparación de tiempo relativa para que podamos tomar cualquier configuración …

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