Ciencia de los datos neural-network

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Word2Vec para reconocimiento de entidad con nombre

Estoy buscando usar la implementación word2vec de google para construir un sistema de reconocimiento de entidad con nombre. He oído que las redes neuronales recursivas con propagación hacia atrás a través de la estructura son adecuadas para tareas de reconocimiento de entidades con nombre, pero no he podido encontrar una …

25 machine-learning python neural-network nlp

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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.

24 machine-learning data-mining neural-network nlp deep-learning

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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?

24 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent

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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 …

22 machine-learning neural-network deep-learning convnet cnn

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¿Cómo calcular mAP para la tarea de detección para el desafío PASCAL VOC?

¿Cómo calcular el mAP (precisión media promedio) para la tarea de detección de las tablas de clasificación de Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Dicho esto, en la página 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisión media (AP). Para el desafío VOC2007, se usó la precisión promedio interpolada (Salton y Mcgill 1986) para evaluar tanto la …

22 machine-learning neural-network svm computer-vision object-recognition

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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?

21 neural-network deep-learning convnet optimization

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Red neuronal para regresión de salida múltiple

Tengo un conjunto de datos que contiene 34 columnas de entrada y 8 columnas de salida. Una forma de resolver el problema es tomar las 34 entradas y construir un modelo de regresión individual para cada columna de salida. Me pregunto si este problema puede resolverse usando solo un modelo, …

21 neural-network regression tensorflow

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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 …

21 machine-learning neural-network deep-learning optimization gradient-descent

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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?

20 neural-network deep-learning theano tensorflow keras

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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 …

20 neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

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Sparse_categorical_crossentropy vs categorical_crossentropy (keras, precisión)

¿Cuál es mejor para la precisión o son iguales? Por supuesto, si usa categorical_crossentropy, usa una codificación activa, y si usa sparse_categorical_crossentropy, codifica como enteros normales. Además, ¿cuándo es uno mejor que el otro?

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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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¿Cuál es el significado de "El número de unidades en la celda LSTM"?

Desde el código de Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. No puedo entender qué significa esto. ¿Cuáles son las unidades de la celda LSTM? Entrada, salida y olvidar puertas? ¿Significa esto "número de unidades en la capa de proyección recurrente para Deep …

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¿Cómo decidir la arquitectura de red neuronal?

Me preguntaba cómo tenemos que decidir cuántos nodos hay en capas ocultas, y cuántas capas ocultas colocar cuando construimos una arquitectura de red neuronal. Entiendo que la capa de entrada y salida depende del conjunto de capacitación que tengamos, pero ¿cómo decidimos la capa oculta y la arquitectura general en …

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