Ciencia de los datos deep-learning

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¿Por qué los RNN suelen tener menos capas ocultas que los CNN?

Las CNN pueden tener cientos de capas ocultas y, dado que a menudo se usan con datos de imágenes, tener muchas capas captura más complejidad. Sin embargo, hasta donde he visto, los RNN generalmente tienen pocas capas, por ejemplo, 2-4. Por ejemplo, para la clasificación de electrocardiograma (ECG), he visto …

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Red convolucional para clasificación, extremadamente sensible a la iluminación.

Entrené una red convolucional para clasificar las imágenes de un componente mecánico como buenas o defectuosas. Aunque la precisión de la prueba fue alta, me di cuenta de que el modelo funcionó mal en imágenes que tenían una iluminación ligeramente diferente. Las características que estoy tratando de detectar son sutiles, …

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comprender la normalización de lotes

En el documento Normalización de lotes: aceleración de la capacitación en redes profundas mediante la reducción del cambio de covariable interno ( aquí ) Antes de explicar el proceso de normalización de lotes, el documento intenta explicar los problemas relacionados con (no entiendo cuál es el problema exacto que se …

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¿Las convoluciones "aplanan las imágenes"?

Estoy buscando una buena explicación de cómo funcionan las convoluciones en el aprendizaje profundo cuando se aplican a imágenes multicanal. Por ejemplo, supongamos que tengo una imagen de 100 x 100 píxeles con tres canales, RGB. El tensor de entrada tendría entonces dimensiones de 100 x 100 x 3. Si …

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Uso de redes neuronales para extraer múltiples parámetros de imágenes

Quiero extraer parámetros de una imagen usando una red neuronal. Ejemplo: Dada una imagen de una pared de ladrillos, el NN debe extraer el ancho y la altura de los ladrillos, el color y la aspereza. Puedo generar imágenes para parámetros dados para entrenar el NN y quiero usarlo para …

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¿Hay algún dominio en el que las redes neuronales con picos superen a otros algoritmos (sin picos)?

Estoy leyendo sobre técnicas de computación de yacimientos como Echo State Networks y Liquid State Machines . Ambos métodos implican alimentar las entradas a una población de neuronas que se conectan aleatoriamente (o no), y un algoritmo de lectura relativamente simple que produce la salida (por ejemplo, regresión lineal). Los …

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¿Cómo ayuda el aprendizaje profundo a detectar múltiples objetos en una sola imagen?

Digamos que hay dos autos en una imagen. ¿Cómo puede detectar estos autos, dado que puede detectar un solo automóvil en una imagen?

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Theano en investigación de aprendizaje profundo

¿Cuán ampliamente se usa Theano en la investigación de aprendizaje profundo? ¿Es Theano un buen comienzo para aprender la implementación de algoritmos de aprendizaje automático? ¿Aprenderá realmente la implementación de algo como una red de retroalimentación? ¿Los estudiantes graduados implementan redes neuronales u otros algoritmos al menos una vez durante …

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¿Debería usar sklearn o tensorflow para redes neuronales?

Acabo de comenzar a aprender Redes neuronales para el aprendizaje profundo de cs231. Estoy tratando de implementar Neural Network en Python. Estoy mirando el uso de Tensorflow o scikit-learn. ¿Cuáles son algunas de las ventajas y desventajas de estas bibliotecas para esta aplicación?

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¿Cómo funciona una red codificador-decodificador?

Digamos que entrené una red codificador-decodificador en un conjunto de datos cat usando el error de reconstrucción como función de pérdida. La red está totalmente capacitada y el decodificador puede reconstruir buenas imágenes de gatos . Ahora, ¿qué pasa si uso la misma red e ingreso una imagen de perro …

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aumento de datos cuando se utiliza flow_from_directory en CNN

Quiero usar un pequeño conjunto de datos para crear el modelo CNN. Entonces, estoy usando el aumento de datos para aumentar el conjunto de datos del tren. ¿Debo usar todas las técnicas de aumento (argumentos) que se enumeran aquí ? Me di cuenta de que agregar muchos argumentos disminuye la …

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