Ciencia de los datos neural-network

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¿Las redes neuronales tienen explicabilidad como los árboles de decisión?

En árboles de decisión, podemos entender el resultado de la estructura de árbol y también podemos visualizar cómo el árbol de decisión toma decisiones. Por lo tanto, los árboles de decisión tienen explicabilidad (su salida se puede explicar fácilmente). ¿Tenemos explicabilidad en redes neuronales como con árboles de decisión?

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Olvídese de la capa en una red neuronal recurrente (RNN) -

Estoy tratando de averiguar las dimensiones de cada variable en un RNN en la capa de olvido, sin embargo, no estoy seguro de si estoy en el camino correcto. La siguiente imagen y ecuación es de la publicación del blog de Colah "Comprender las redes LSTM" : dónde: es entrada …

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¿Por qué complicarse si Max Pooling solo va a reducir la imagen de todos modos?

La idea de aplicar filtros para hacer algo como identificar bordes es una idea genial. Por ejemplo, puede tomar una imagen de 7. Con algunos filtros, puede terminar con imágenes transformadas que enfatizan las diferentes características de la imagen original. Los 7 originales: puede ser experimentado por la red como: …

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¿En qué se diferencian las NN de aprendizaje profundo ahora (2016) de las que estudié hace solo 4 años (2012)?

Se dice en Wikipedia y deeplearning4j que los NN de aprendizaje profundo (DLNN) son NN que tienen> 1 capa oculta. Este tipo de NN era estándar en la universidad para mí, mientras que DLNN es muy publicitado en este momento. He estado allí, hecho eso, ¿cuál es el problema? También …

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Actualización de los pesos de los filtros en una CNN

Actualmente estoy tratando de entender la arquitectura de una CNN. Entiendo la convolución, la capa ReLU, la capa de agrupación y la capa totalmente conectada. Sin embargo, todavía estoy confundido acerca de los pesos. En una red neuronal normal, cada neurona tiene su propio peso. En la capa completamente conectada, …

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¿Por qué no usar siempre la técnica de optimización de ADAM?

Parece el optimizador Adaptive Moment Estimation (Adam) casi siempre funciona mejor (alcanza un mínimo global de manera más rápida y confiable) al minimizar la función de costo en el entrenamiento de redes neuronales. ¿Por qué no usar siempre a Adán? ¿Por qué molestarse incluso en usar RMSProp u optimizadores de …

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Aprendizaje multitarea en Keras

Estoy tratando de implementar capas compartidas en Keras. Veo que Keras sí keras.layers.concatenate, pero no estoy seguro de la documentación sobre su uso. ¿Puedo usarlo para crear múltiples capas compartidas? ¿Cuál sería la mejor manera de implementar una red neuronal compartida simple como se muestra a continuación utilizando Keras? Tenga …

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Entonces, ¿cuál es el problema con LSTM?

Estoy ampliando mi conocimiento del paquete Keras y he estado trabajando con algunos de los modelos disponibles. Tengo un problema de clasificación binaria de PNL que estoy tratando de resolver y he estado aplicando diferentes modelos. Después de trabajar con algunos resultados y leer más y más sobre LSTM, parece …

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La mejor biblioteca de Julia para redes neuronales

He estado usando esta biblioteca para la construcción y análisis básicos de redes neuronales. Sin embargo, no tiene soporte para construir redes neuronales de varias capas, etc. Por lo tanto, me gustaría conocer cualquier biblioteca agradable para hacer redes neuronales avanzadas y aprendizaje profundo en Julia.

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¿Puede una red neuronal de cómputo ?

En espíritu de la famosa Tensorflow ruido como zumbido broma y problema XOr empecé a pensar, si es posible diseñar una red neuronal que los implementos función?y=x2y=x2y = x^2 Dada alguna representación de un número (por ejemplo, como un vector en forma binaria, de modo que el número 5se representa …

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¿Existe una regla general para diseñar redes neuronales?

Sé que una arquitectura de red neuronal se basa principalmente en el problema en sí y los tipos de entrada / salida, pero aún así, siempre hay un "cuadrado" cuando se comienza a construir uno. Entonces, mi pregunta es: dado un conjunto de datos de entrada de MxN (M es …

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¿Cómo saber que el modelo ha comenzado a sobreajustar?

Espero que los siguientes extractos proporcionen una idea de cuál será mi pregunta. Estos son de http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html El aprendizaje luego se ralentiza gradualmente. Finalmente, alrededor de la época 280, la precisión de la clasificación prácticamente deja de mejorar. Las épocas posteriores simplemente ven pequeñas fluctuaciones estocásticas cercanas al valor de …

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¿Cuántas imágenes por clase son suficientes para entrenar a una CNN?

Estoy comenzando un proyecto donde la tarea es identificar los tipos de zapatillas a partir de imágenes. Actualmente estoy leyendo las implementaciones de TensorFlow y Torch . Mi pregunta es: ¿cuántas imágenes por clase se requieren para alcanzar un rendimiento de clasificación razonable?

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Modelado de series de tiempo desigualmente espaciadas

Tengo una variable continua, muestreada durante un período de un año a intervalos irregulares. Algunos días tienen más de una observación por hora, mientras que otros períodos no tienen nada durante días. Esto hace que sea particularmente difícil detectar patrones en las series de tiempo, porque algunos meses (por ejemplo, …

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¿Hay alguna posibilidad de cambiar la métrica utilizada por la devolución de llamada de detención temprana en Keras?

Cuando se utiliza la devolución de llamada de detención temprana en el entrenamiento de Keras, se detiene cuando alguna métrica (generalmente pérdida de validación) no aumenta. ¿Hay alguna manera de usar otra métrica (como precisión, recuperación, medida f) en lugar de pérdida de validación? Todos los ejemplos que he visto …

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