Ciencia de los datos deep-learning

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¿Por qué las comunidades de PNL y aprendizaje automático están interesadas en el aprendizaje profundo?

Espero que me puedan ayudar, ya que tengo algunas preguntas sobre este tema. Soy nuevo en el campo del aprendizaje profundo, y aunque hice algunos tutoriales, no puedo relacionar o distinguir conceptos entre sí.

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¿Cuál es la diferencia entre la pendiente de gradiente y la pendiente de gradiente estocástica?

¿Cuál es la diferencia entre la pendiente de gradiente y la pendiente de gradiente estocástica? No estoy muy familiarizado con estos, ¿puede describir la diferencia con un breve ejemplo?

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Conceptos básicos de aprendizaje profundo

Estoy buscando un documento que detalle los conceptos básicos del aprendizaje profundo. Idealmente como el curso Andrew Ng para aprendizaje profundo. ¿Sabes dónde puedo encontrar esto?

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¿Por qué funcionan las redes neuronales convolucionales?

A menudo escuché a personas decir que por qué las redes neuronales convolucionales todavía se entienden mal. ¿Se sabe por qué las redes neuronales convolucionales siempre terminan aprendiendo características cada vez más sofisticadas a medida que avanzamos en las capas? ¿Qué les causó crear una pila de características y esto …

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¿Hay alguna regla para elegir el tamaño de un mini lote?

Al entrenar redes neuronales, un hiperparámetro es del tamaño de un minibatch. Las opciones comunes son 32, 64 y 128 elementos por mini lote. ¿Existen reglas / pautas sobre el tamaño de un mini lote? ¿Alguna publicación que investigue el efecto en el entrenamiento?

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¿El descenso del gradiente siempre converge a un óptimo?

Me pregunto si hay algún escenario en el que el descenso de gradiente no converja al mínimo. Soy consciente de que no siempre se garantiza que el descenso de gradiente converja a un óptimo global. También soy consciente de que podría diferir de un óptimo si, por ejemplo, el tamaño …

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Predicción de series temporales con LSTM: importancia de hacer que las series temporales sean estacionarias

En este enlace sobre Estacionalidad y diferenciación , se ha mencionado que los modelos como ARIMA requieren una serie temporal estacionaria para el pronóstico, ya que sus propiedades estadísticas como la media, la varianza, la autocorrelación, etc.son constantes en el tiempo. Dado que los RNN tienen una mejor capacidad para …

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¿Cómo obtener precisión, F1, precisión y recuperación para un modelo keras?

Quiero calcular la precisión, la recuperación y la puntuación F1 para mi modelo binario KerasClassifier, pero no encuentro ninguna solución. Aquí está mi código real: # 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, …

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Elegir entre TensorFlow o Theano como backend para Keras

Keras admite TensorFlow y Theano como backend: ¿cuáles son las ventajas y desventajas de elegir uno versus el otro, además del hecho de que actualmente no todas las operaciones se implementan con el backend TensorFlow?

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Extracción de palabras clave / frases de texto usando bibliotecas de Deep Learning

Quizás esto es demasiado amplio, pero estoy buscando referencias sobre cómo utilizar el aprendizaje profundo en una tarea de resumen de texto. Ya he implementado el resumen de texto utilizando enfoques estándar de frecuencia de palabras y clasificación de oraciones, pero me gustaría explorar la posibilidad de utilizar técnicas de …

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Keras contra tf.keras

Estoy un poco confundido al elegir entre Keras (keras-team / keras) y tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para mi nuevo proyecto de investigación. Existe el debate de que Keras no es propiedad de nadie, por lo que las personas están más felices de contribuir y será …

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¿Por qué se usa ReLU como función de activación?

Las funciones de activación se utilizan para introducir no linealidades en la salida lineal del tipo w * x + b en una red neuronal. Lo que puedo entender intuitivamente para las funciones de activación como sigmoide. Entiendo las ventajas de ReLU, que evita las neuronas muertas durante la propagación …

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Búsqueda de hiperparámetros para LSTM-RNN usando Keras (Python)

De Keras RNN Tutorial: "Los RNN son complicados. La elección del tamaño del lote es importante, la elección de la pérdida y el optimizador es crítica, etc. Algunas configuraciones no convergen". Entonces, esta es una pregunta más general sobre cómo ajustar los hiperparámetros de un LSTM-RNN en Keras. Me gustaría …

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mínimos locales vs puntos de silla en el aprendizaje profundo

Escuché a Andrew Ng (en un video que desafortunadamente ya no puedo encontrar) hablar sobre cómo la comprensión de los mínimos locales en problemas de aprendizaje profundo ha cambiado en el sentido de que ahora se consideran menos problemáticos porque en espacios de alta dimensión (encontrados en aprendizaje profundo) es …

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Diferencia de Keras entre val_loss y pérdida durante el entrenamiento

¿Cuál es la diferencia entre val_lossy lossdurante el entrenamiento en Keras? P.ej Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 En algunos sitios leí que en la validación, la deserción no funcionaba.

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