Preguntas etiquetadas con neural-network

Las redes neuronales artificiales (ANN) están compuestas de 'neuronas', construcciones de programación que imitan las propiedades de las neuronas biológicas. Un conjunto de conexiones ponderadas entre las neuronas permite que la información se propague a través de la red para resolver problemas de inteligencia artificial sin que el diseñador de la red haya tenido un modelo de un sistema real.

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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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¿Hay algún buen modelo de lenguaje listo para usar para Python?
Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Red neuronal para monitoreo de servidores
Estoy mirando pybrain para tomar alarmas del monitor del servidor y determinar la causa raíz de un problema. Estoy contento con entrenarlo mediante el aprendizaje supervisado y curar los conjuntos de datos de capacitación. Los datos están estructurados de manera similar a esto: Servidor tipo A # 1 Alarma tipo …
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¿Abandono en qué capas de LSTM?
Usando una capa múltiple LSTMcon caída, ¿es aconsejable colocar la caída en todas las capas ocultas, así como en las capas densas de salida? En el artículo de Hinton (que proponía Dropout) solo puso Dropout en las capas densas, pero eso fue porque las capas internas ocultas eran convolucionales. Obviamente, …
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Redes neuronales: correlación de pérdida y precisión
Estoy un poco confundido por la coexistencia de métricas de pérdida y precisión en redes neuronales. Se supone que ambos representan la "exactitud" de la comparación de y , ¿no es así? Entonces, ¿no es la aplicación de los dos redundantes en las épocas de entrenamiento? Además, ¿por qué no …
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Los mejores idiomas para la informática científica [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …
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Cómo verificar si hay neuronas relu muertas
Antecedentes: al ajustar las redes neuronales con la activación de relu, descubrí que a veces la predicción se vuelve casi constante. Creo que esto se debe a que las neuronas relu mueren durante el entrenamiento como se indica aquí. ( ¿Cuál es el problema "moribundo ReLU" en las redes neuronales? …
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