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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¿Cómo calcular el impacto de la memoria de mini lotes al entrenar modelos de aprendizaje profundo?
Estoy tratando de calcular la cantidad de memoria que necesita una GPU para entrenar mi modelo en base a estas notas de Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Mi red tiene 532,752 activaciones y 19,072,984 parámetros (pesos y sesgos). Todos estos son valores flotantes de 32 bits, por lo que cada uno ocupa …
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agrandar el mapa de calor marino
Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …
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PyTorch vs. Tensorflow ansioso
Google recientemente incluyó en las construcciones nocturnas de tensorflow su modo Eager , una API imprescindible para acceder a las capacidades de cálculo de tensorflow. ¿Cómo se compara el tensorflow ansioso con PyTorch? Algunos aspectos que podrían afectar la comparación podrían ser: Ventajas y desventajas de ansioso debido a su …
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Cómo agregar características que no son de imagen a lo largo de las imágenes laterales como entrada de CNN
Estoy entrenando una red neuronal convolucional para clasificar imágenes en condiciones de niebla (3 clases). Sin embargo, para cada una de aproximadamente 150,000 imágenes también tengo cuatro variables meteorológicas disponibles que podrían ayudar a predecir las clases de las imágenes. Me preguntaba cómo podría agregar las variables meteorológicas (por ejemplo, …
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