Ciencias de la Computación neural-networks

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Truco de kernelización, para redes neuronales

He estado aprendiendo sobre redes neuronales y SVM. Los tutoriales que he leído han enfatizado la importancia de la kernelización para SVM. Sin una función de kernel, los SVM son solo un clasificador lineal. Con la kernelización, los SVM también pueden incorporar características no lineales, lo que los convierte en …

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¿Por qué los pesos de las redes neuronales se inicializan con números aleatorios?

¿Por qué los pesos iniciales de las redes neuronales se inicializan como números aleatorios? Había leído en alguna parte que esto se hace para "romper la simetría" y esto hace que la red neuronal aprenda más rápido. ¿Cómo la ruptura de la simetría hace que aprenda más rápido? ¿No sería …

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¿Podría un algoritmo de red neuronal artificial expresarse en términos de operaciones de reducción de mapas?

¿Podría un algoritmo de red neuronal artificial expresarse en términos de operaciones de reducción de mapas? También estoy interesado de manera más general en los métodos de paralelización aplicados a los ANN y su aplicación a la computación en la nube. Creo que un enfoque implicaría ejecutar un ANN completo …

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Red neuronal divergente en lugar de convergente

He implementado una red neuronal (usando CUDA) con 2 capas. (2 neuronas por capa). Estoy tratando de hacer que aprenda 2 funciones polinómicas cuadráticas simples usando la propagación hacia atrás . Pero en lugar de converger, es divergente (la salida se está convirtiendo en infinito) Aquí hay más detalles sobre …

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¿Debería la función de activación ser monotónica en las redes neuronales?

Muchas funciones de activación en redes neuronales (sigmoide, tanh, softmax) son monótonas, continuas y diferenciables (excepto que puede haber un par de puntos, donde la derivada no existe). Entiendo la razón de la continuidad y la diferenciabilidad, pero realmente no puedo entender una razón para la monotonisidad.

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Adaptar la red neuronal

En algunas ocasiones he entrenado redes neuronales (redes de propagación hacia atrás) con algunos conjuntos de datos bastante complicados (posiciones de backgammon y OCR). Al hacer esto, parece que gran parte del trabajo implica probar diferentes configuraciones de las redes, para encontrar la configuración óptima para el aprendizaje. A menudo …

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¿Qué se puede aprender de los pesos en una red neuronal?

Soy muy nuevo en las redes neuronales y he estado tratando de resolver algunas cosas. Entonces, supongamos que se encuentra con una red neuronal que tiene 100 entradas, una capa oculta con 200 nodos y 32 salidas. Digamos también que usted, el "descubridor" de esta instancia particular de una red …

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¿Existe una manera simple de calcular los pesos de perceptrón en función de un gráfico de clasificación?

Estoy estudiando para un examen de IA y estoy buscando una mejor manera de resolver el siguiente problema: El gráfico muestra un problema de clasificación en el cuadrado de la unidad. [ 0 , 1]2[0 0,1]2[0,1]^2, donde la Clase A se denota por el área gris en la figura (sin …

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La diferencia esencial entre las redes neuronales de punta y los ANN's de generaciones anteriores

He estado estudiando Spiking Neural Networks en línea de varios artículos, principalmente Maass (1997) . No estoy completamente seguro de entender qué hace que el código de pulso de SNN contrasta con los ANN 's anteriores que se consideran código de frecuencia. Tengo experiencia en neurociencia, así que entiendo los …

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