Preguntas etiquetadas con deep-learning

Una nueva área de investigación de Machine Learning relacionada con las tecnologías utilizadas para aprender representaciones jerárquicas de datos, principalmente realizadas con redes neuronales profundas (es decir, redes con dos o más capas ocultas), pero también con algún tipo de modelos gráficos probabilísticos.

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Multi GPU en keras
¿Cómo puede programar en la biblioteca de keras (o flujo de tensor) para particionar el entrenamiento en múltiples GPU? Digamos que se encuentra en una instancia de Amazon ec2 que tiene 8 GPU y desea utilizarlas todas para entrenar más rápido, pero su código es solo para una sola CPU …
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Documento: ¿Cuál es la diferencia entre Normalización de capa, Normalización de lote recurrente (2016) y RNN normalizado de lote (2015)?
Entonces, recientemente hay un documento de Normalización de capa . También hay una implementación en Keras. Pero recuerdo que hay documentos titulados Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) y Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015). ¿Cuál es la diferencia entre esos tres? Existe esta sección de Trabajo relacionado que no …
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¿Qué es la verdad fundamental?
En el contexto de Machine Learning , he visto que el término Ground Truth se usaba mucho. He buscado mucho y encontré la siguiente definición en Wikipedia : En el aprendizaje automático, el término "verdad fundamental" se refiere a la precisión de la clasificación del conjunto de entrenamiento para las …
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¿Por qué xgboost es mucho más rápido que sklearn GradientBoostingClassifier?
Estoy tratando de entrenar un modelo de aumento de gradiente en más de 50k ejemplos con 100 características numéricas. XGBClassifiermaneja 500 árboles en 43 segundos en mi máquina, mientras que GradientBoostingClassifiermaneja solo 10 árboles (!) en 1 minuto y 2 segundos :( No me molesté en tratar de cultivar 500 …
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PyTorch vs Tensorflow Fold
Tanto PyTorch como Tensorflow Fold son marcos de aprendizaje profundo destinados a tratar situaciones en las que los datos de entrada tienen una longitud o dimensiones no uniformes (es decir, situaciones en las que los gráficos dinámicos son útiles o necesarios). Me gustaría saber cómo se comparan, en el sentido …
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¿Cómo calcula Keras la precisión?
¿Cómo calcula Keras la precisión de las probabilidades de clase? Digamos, por ejemplo, tenemos 100 muestras en el conjunto de prueba que pueden pertenecer a una de dos clases. También tenemos una lista de las probabilidades de clase. ¿Qué umbral utiliza Keras para asignar una muestra a cualquiera de las …
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