Ciencia de los datos neural-network

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Regulación de parametrización del ángulo de rotación

Digamos que tengo una imagen de arriba hacia abajo de una flecha, y quiero predecir el ángulo que forma esta flecha. Esto sería entre 0 00 00 y 360360360 grados, o entre y . El problema es que este objetivo es circular, y grados son exactamente lo mismo, lo que …

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¿Cómo agregar una nueva categoría a un modelo de aprendizaje profundo?

Digamos que he realizado el aprendizaje de transferencia en una red pre-entrenada para reconocer 10 objetos. ¿Cómo agrego un undécimo elemento que la red puede clasificar sin perder las 10 categorías que ya entrené ni la información del modelo original previamente entrenado? Un amigo me dijo que se está realizando …

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Diferencia de funciones de activación en redes neuronales en general

He estudiado los tipos de funciones de activación para redes neuronales. Las funciones en sí son bastante sencillas, pero la diferencia de la aplicación no está del todo clara. Es razonable que se diferencie entre las funciones de tipo lógico y lineal, dependiendo de la salida binaria / continua deseada, …

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¿Cuál es la diferencia entre los RNN de generación de texto basados en palabras y basados en caracteres?

Mientras leía sobre la generación de texto con redes neuronales recurrentes, noté que algunos ejemplos se implementaron para generar texto palabra por palabra y otros carácter por carácter sin decir realmente por qué. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los modelos RNN que predicen texto por palabra y los que …

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¿Por qué las funciones de activación tienen que ser monótonas?

Actualmente me estoy preparando para un examen en redes neuronales. En varios protocolos de exámenes anteriores, leí que las funciones de activación de las neuronas (en perceptrones multicapa) tienen que ser monótonas. Entiendo que las funciones de activación deben ser diferenciables, tener una derivada que no sea 0 en la …

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¿Cómo escalar una matriz de enteros con signo para variar de 0 a 1?

Estoy usando Brain para entrenar una red neuronal en un conjunto de características que incluye valores positivos y negativos. Pero Brain requiere valores de entrada entre 0 y 1. ¿Cuál es la mejor manera de normalizar mis datos?

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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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¿Ventajas de apilar LSTM?

Me pregunto en qué situaciones es ventajoso apilar LSTM.

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¿Qué significa la salida de la función model.predict de Keras?

He creado un modelo LSTM para predecir preguntas duplicadas en el conjunto de datos oficial de Quora. Las etiquetas de la prueba son 0 o 1. 1 indica que el par de preguntas está duplicado. Después de construir el modelo usando model.fit, pruebo el modelo usando model.predictlos datos de prueba. …

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¿Por qué no se utilizan algoritmos genéticos para optimizar las redes neuronales?

Según tengo entendido, los algoritmos genéticos son herramientas poderosas para la optimización de objetivos múltiples. Además, la formación de redes neuronales (especialmente las profundas) es difícil y tiene muchos problemas (funciones de costos no convexas: mínimos locales, gradientes de desaparición y explosión, etc.). También considero que capacitar conceptualmente un NN …

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¿Gradient Descent es central para cada optimizador?

Quiero saber si el descenso de gradiente es el algoritmo principal utilizado en optimizadores como Adam, Adagrad, RMSProp y varios otros optimizadores.

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Propagación inversa a través de capas de agrupación máxima

Tengo una pequeña subpregunta a esta pregunta . Entiendo que cuando se propaga hacia atrás a través de una capa de agrupación máxima, el gradiente se enruta de manera que la neurona en la capa anterior que se seleccionó como máxima obtiene todo el gradiente. De lo que no estoy …

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Visualizando el entrenamiento profundo de la red neuronal

Estoy tratando de encontrar un equivalente de diagramas de Hinton para redes de múltiples capas para trazar los pesos durante el entrenamiento. La red entrenada es algo similar a un SRN profundo, es decir, tiene una gran cantidad de matrices de peso múltiple que harían visualmente confuso el diagrama simultáneo …

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¿Por qué los codificadores automáticos para reducción de dimensiones son simétricos?

No soy un experto en autoencoders o redes neuronales de ninguna manera, así que perdóname si esta es una pregunta tonta. Con el fin de reducir la dimensión o visualizar grupos en datos de alta dimensión, podemos usar un autoencoder para crear una representación bidimensional (con pérdida) al inspeccionar la …

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¿Cómo se debe inicializar y regularizar el sesgo?

He leído un par de documentos sobre la inicialización del núcleo y muchos documentos mencionan que usan la regularización L2 del núcleo (a menudo con ).λ=0.0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 ¿Alguien hace algo diferente a inicializar el sesgo con cero constante y no regularizarlo? Papeles de inicialización de kernel Mishkin y Matas: …

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