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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¿Cómo calculo el término delta de una capa convolucional, dados los términos delta y los pesos de la capa convolucional anterior?
Estoy tratando de entrenar una red neuronal artificial con dos capas convolucionales (c1, c2) y dos capas ocultas (c1, c2). Estoy usando el enfoque estándar de retropropagación. En el paso hacia atrás calculo el término de error de una capa (delta) en función del error de la capa anterior, los …
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Depuración de redes neuronales
Construí una red neuronal artificial en Python usando la función de optimización scipy.optimize.minimize (gradiente conjugado). Implementé la verificación de gradiente, verifiqué todo, etc., y estoy bastante seguro de que funciona correctamente. Lo he ejecutado varias veces y llega a 'Optimización finalizada con éxito', sin embargo, cuando aumento el número de …
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Relación entre convolución en matemáticas y CNN
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?
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¿Cómo hacer lotes de productos internos en Tensorflow?
Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?
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¿Existen estudios que examinen la deserción escolar versus otras regularizaciones?
¿Hay algún documento publicado que muestre diferencias en los métodos de regularización para redes neuronales, preferiblemente en diferentes dominios (o al menos diferentes conjuntos de datos)? Lo pregunto porque actualmente tengo la sensación de que la mayoría de las personas parecen usar solo el abandono para la regularización en la …
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¿Cómo se pueden usar los codificadores automáticos para la agrupación?
Supongamos que tengo un conjunto de señales en el dominio del tiempo sin absolutamente ninguna etiqueta . Quiero agruparlos en 2 o 3 clases. Los codificadores automáticos son redes sin supervisión que aprenden a comprimir las entradas. Entonces dado una entradax(i)x(i)x^{(i)}pesas W1W1W_1 y W2W2W_2sesgos b1b1b_1 y b2b2b_2y salida x^(i)x^(i)\hat{x}^{(i)}, podemos …
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