Ciencia de los datos neural-network

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Función de costo para la regresión ordinal usando redes neuronales

¿Cuál es la mejor función de coste para entrenar a un red neural para llevar a cabo la regresión ordinal , es decir, para predecir un resultado cuyo valor existe en una escala arbitraria donde sólo la ordenación relativa entre diferentes valores es significativa (por ejemplo: para predecir qué el …

8 neural-network cost-function

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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 …

8 neural-network deep-learning batch-normalization

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R, keras: ¿Cómo obtener la salida de una capa oculta?

Estoy usando el paquete Kerasen R para hacer una red neuronal. ¿Cómo puedo extraer el resultado de una capa oculta? Encontré un ejemplo en Python, pero es que no tengo idea de cómo hacerlo en R.

8 neural-network r keras

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¿Por qué el sobreajuste no devasta las redes neuronales para la clasificación MNIST?

Tengo una red neuronal simple (NN) para la clasificación MNIST. Incluye 2 capas ocultas, cada una con 500 neuronas. Por lo tanto, las dimensiones de la NN son: 784-500-500-10. ReLU se usa en todas las neuronas, softmax se usa en la salida y la función de pérdida es la entropía …

8 machine-learning neural-network classification overfitting

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Aprendizaje automático: escribir poemas

Soy un estudiante de aprendizaje automático, y en estos días estaba tratando de aprender a usar la biblioteca TensorFlow. He revisado varios tutoriales y pruebas y errores con Tensorflow, y pensé que la mejor forma de aprenderlo de verdad sería utilizarlo en un pequeño proyecto propio. He decidido que debería …

8 machine-learning neural-network tensorflow

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Preguntas al avanzar de la red neuronal de vainilla a la red neuronal recurrente

Recientemente he aprendido cómo funcionaría una red neuronal vainilla, con un número dado de entradas, nodos ocultos y el mismo número de salidas que las entradas. He estado mirando varias publicaciones relacionadas con la red neuronal recurrente, y entiendo el concepto detrás de ella, pero no entiendo ciertas partes de …

8 machine-learning python neural-network rnn

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¿Por qué "Profundidad = representación semántica" en redes neuronales convolucionales?

Estaba viendo algunos videos en línea sobre redes convolucionales, y el orador estaba discutiendo el concepto de pasar un filtro sobre una imagen. Él dijo, y también se muestra en la imagen a continuación, que "Profundidad = representación semántica". Esto suena bien, pero no estoy seguro de qué es tan …

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¿Qué es una formulación LSTM-LM?

Estoy leyendo este documento "Secuencia a secuencia de aprendizaje con redes neuronales" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf En "2. El modelo" dice: El LSTM calcula esta probabilidad condicional obteniendo primero la representación dimensional fija v de la secuencia de entrada (x1,..., XT) dada por el último estado oculto del LSTM, y luego calculando la …

8 machine-learning neural-network nlp rnn machine-translation

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Diferencia: Replicator Neural Network vs. Autoencoder

Actualmente estoy estudiando artículos sobre detección de valores atípicos utilizando RNN (Replicator Neural Networks) y me pregunto cuál es la diferencia particular con los Autoencoders. Los RNN parecen ser tratados por muchos como el santo grial de la detección de valores atípicos / anomalías, sin embargo, la idea parece ser …

8 neural-network anomaly-detection autoencoder outlier

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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 …

8 neural-network deep-learning computer-vision

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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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Crear red neuronal para la función xor

Es un hecho bien conocido que una red de 1 capa no puede predecir la función xor, ya que no es separable linealmente. Intenté crear una red de 2 capas, utilizando la función sigmoide logística y el backprop, para predecir xor. Mi red tiene 2 neuronas (y un sesgo) en …

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¿Propiedades para construir una red neuronal de perceptrón multicapa usando Keras?

Estoy tratando de construir y entrenar una red neuronal perceptrón multicapa que predice correctamente qué presidente ganó en qué condado por primera vez. Tengo la siguiente información para los datos de entrenamiento. Población total Edad media% Grados o grados Tasa de desempleo Ingreso per cápita Total de hogares Tamaño promedio …

8 neural-network keras

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Pylearn2 vs TensorFlow

Estoy a punto de sumergirme en un largo proyecto de investigación de NN y quería un impulso en la dirección de Pylearn2 o TensorFlow. A partir de diciembre de 2015, ¿la comunidad ha comenzado a inclinarse en una dirección u otra? Este enlace me ha preocupado por estar vinculado a …

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R - Interpretación de la trama de redes neuronales

Sé que hay preguntas similares sobre las estadísticas. SE, pero no encontré una que cumpla con mi solicitud; por favor, antes de marcar la pregunta como un duplicado, hágame ping en el comentario. Ejecuto una red neuronal basada en el neuralnetpronóstico de la serie temporal del índice SP500 y quiero …

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