Ciencias de la Computación neural-networks

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¿Por qué las redes neuronales parecen funcionar mejor con restricciones impuestas en su topología?

Las redes backprop totalmente conectadas (al menos capa a capa con más de 2 capas ocultas) son aprendices universales. Desafortunadamente, a menudo son lentos para aprender y tienden a ajustarse demasiado o tienen generalizaciones incómodas. Al perder el tiempo con estas redes, he observado que podar algunos de los bordes …

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¿Qué es la temperatura en LSTM (y redes neuronales en general)?

Uno de los hiperparámetros para las redes LSTM es la temperatura. ¿Qué es?

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¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal, un sistema de aprendizaje profundo y una red de creencias profundas?

¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal, un sistema de aprendizaje profundo y una red de creencias profundas? Como recuerdo, su red neuronal básica es una especie de 3 capas, y he descrito a Deep Belief Systems como redes neuronales apiladas una encima de la otra. Hasta hace poco …

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Computación eficiente o aproximación de la dimensión VC de una red neuronal

Mi objetivo es resolver el siguiente problema, que he descrito por su entrada y salida: Entrada: Un gráfico acíclico dirigido con nodos, fuentes y sumidero ( ).solsolGmetrometromnortenorten111m > n ≥ 1metro>norte≥1m > n \geq 1 Salida: El VC-dimensión (o una aproximación de la misma) para la red neuronal con topología …

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¿Cuáles son las críticas con respecto al rendimiento de HTM?

Hace poco me enteré de la existencia de esta memoria temporal jerárquica (HTM) . Ya leí el documento Memoria temporal jerárquica: conceptos, teoría y terminología (por Jeff Hawkins y Dileep George), que parece bastante fácil de entender, pero una señal de alerta es que el documento no es revisado por …

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¿Deben converger siempre las redes neuronales?

Introducción Paso uno Escribí una red neuronal de propagación hacia atrás estándar, y para probarla, decidí que mapeara XOR. Es una red 2-2-1 (con función de activación de tanh) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 Para fines de prueba, configuré manualmente la neurona media superior (M1) para que sea …

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¿Cuál es la diferencia entre el perceptrón multicapa y la red neuronal multicapa?

¿Cuándo decimos que una red neuronal artificial es un perceptrón multicapa ? ¿Y cuándo decimos que una red neuronal artificial es una multicapa ? ¿El término perceptrón está relacionado con la regla de aprendizaje para actualizar los pesos? ¿O está relacionado con las unidades neuronales?

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¿Cómo codificar la fecha como entrada en la red neuronal?

Estoy usando redes neuronales para predecir una serie temporal. La pregunta que estoy enfrentando ahora es cómo codifico la fecha / hora / número de serie. de cada conjunto de entrada como entrada a la red neuronal? ¿Debo usar 1 de la codificación C (utilizada para codificar categorías) como se …

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Google DeepDream elaborado

He visto algunas preguntas en este sitio sobre Deep Dream, sin embargo, ninguna de ellas parece hablar realmente de lo que está haciendo DeepDream, específicamente. Por lo que he deducido, parecen haber cambiado la función objetivo, y también han cambiado la propagación hacia atrás para que, en lugar de actualizar …

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Redes neuronales artificiales en evolución para resolver problemas de NP

Hace poco leí una entrada de blog realmente interesante del Blog de Google Research sobre redes neuronales. Básicamente usan estas redes neuronales para resolver varios problemas como el reconocimiento de imágenes. Utilizan algoritmos genéticos para "evolucionar" los pesos de los axones. Básicamente, mi idea es la siguiente. Si se supone …

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El significado del factor de descuento en el aprendizaje por refuerzo

Después de leer los logros de google deepmind en los juegos de Atari , estoy tratando de entender el q-learning y q-networks, pero estoy un poco confundido. La confusión surge en el concepto del factor de descuento. Breve resumen de lo que entiendo. Se utiliza una red neuronal convolucional profunda …

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Es el poder computacional de las redes neuronales relacionado con la función de activación

Está comprobado que las redes neuronales con pesos racionales tienen el poder computacional de la máquina universal de Turing Computabilidad de Turing con redes neuronales . De lo que obtengo, parece que el uso de pesos con valor real produce aún más poder computacional, aunque no estoy seguro de esto. …

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¿Cuántas capas debe tener una red neuronal?

¿Hay alguna ventaja de tener más de 2 capas ocultas en una red neuronal? He visto algunos lugares que lo recomiendan, otros demuestran que no hay ninguna ventaja. ¿Cuál es la correcta?

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¿Cómo funciona el término de impulso para el algoritmo de retropropagación?

Al actualizar los pesos de una red neuronal utilizando el algoritmo de retropropagación con un término de impulso, ¿debería aplicarse también la tasa de aprendizaje al término de impulso? La mayor parte de la información que pude encontrar sobre el uso del momento tiene las ecuaciones que se parecen a …

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¿Cuándo debo ir más allá de k vecino más cercano

Para muchos proyectos de aprendizaje automático que hacemos, comenzamos con el clasificador k Nearest Neighbour. Este es un clasificador de inicio ideal, ya que generalmente tenemos tiempo suficiente para calcular todas las distancias y el número de parámetros es limitado (k, métrica de distancia y ponderación) Sin embargo, esto a …

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