Preguntas etiquetadas con neural-network

Soy consciente del descenso del gradiente y del algoritmo de propagación hacia atrás. Lo que no entiendo es: ¿cuándo es importante utilizar un sesgo y cómo se usa? Por ejemplo, cuando mapeo la ANDfunción, cuando uso 2 entradas y 1 salida, no da los pesos correctos, sin embargo, cuando uso …

807 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

¿Cuál es la diferencia entre época e iteración cuando se entrena un perceptrón multicapa?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas sean respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión extendida. Si cree que esta pregunta se puede mejorar y posiblemente volver a …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

Para cualquier capa Keras ( Layerclase), ¿Puede alguien explicar cómo entender la diferencia entre input_shape, units, dim, etc.? Por ejemplo, el documento dice que unitsespecifique la forma de salida de una capa. En la imagen de la red neuronal a continuación hidden layer1tiene 4 unidades. ¿Esto se traduce directamente al …

262 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

En la siguiente función TensorFlow, debemos alimentar la activación de neuronas artificiales en la capa final. Eso lo entiendo. Pero no entiendo por qué se llama logits? ¿No es esa una función matemática? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

Cuando entrené mi red neuronal con Theano o Tensorflow, informarán una variable llamada "pérdida" por época. ¿Cómo debo interpretar esta variable? Una pérdida mayor es mejor o peor, o ¿qué significa para el rendimiento final (precisión) de mi red neuronal?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

Si quiero usar la función BatchNormalization en Keras, ¿debo llamarla solo una vez al principio? Leí esta documentación para ello: http://keras.io/layers/normalization/ No veo dónde se supone que debo llamarlo. A continuación se muestra mi código intentando usarlo: model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, …

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

En la capa de salida de una red neuronal, es típico usar la función softmax para aproximar una distribución de probabilidad: Esto es costoso de calcular debido a los exponentes. ¿Por qué no simplemente realizar una transformación Z para que todas las salidas sean positivas y luego normalizar simplemente dividiendo …

160 math  neural-network  softmax 

Estoy tratando de entrenar a una CNN para clasificar el texto por tema. Cuando uso entropía cruzada binaria obtengo ~ 80% de precisión, con entropía cruzada categórica obtengo ~ 50% de precisión. No entiendo por qué es esto. Es un problema multiclase, ¿eso no significa que tengo que usar entropía …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

Estoy usando esta biblioteca para implementar un agente de aprendizaje. He generado los casos de capacitación, pero no estoy seguro de cuáles son los conjuntos de validación y prueba. El profesor dice: El 70% deben ser casos de entrenamiento, el 10% serán casos de prueba y el 20% restante serán …

155 artificial-intelligence  neural-network 

Es una pregunta principal, con respecto a la teoría de las redes neuronales: ¿Por qué tenemos que normalizar la entrada para una red neuronal? Entiendo que a veces, cuando, por ejemplo, los valores de entrada no son numéricos, se debe realizar una cierta transformación, pero cuando tenemos una entrada numérica. …

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas sean respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión extendida. Si cree que esta pregunta se puede mejorar y posiblemente volver a …

139 artificial-intelligence  machine-learning  neural-network  genetic-algorithm 

Actualmente estoy tratando de obtener un ANN para jugar un videojuego y esperaba obtener ayuda de la maravillosa comunidad aquí. Me decidí por Diablo 2. El juego es en tiempo real y desde un punto de vista isométrico, con el jugador controlando un solo avatar en el que se centra …

139 machine-learning  computer-vision  neural-network  video-processing  reinforcement-learning 

He estado leyendo algunas cosas en redes neuronales y entiendo el principio general de una red neuronal de capa única. Entiendo la necesidad de capas adicionales, pero ¿por qué se utilizan las funciones de activación no lineal? Esta pregunta es seguida por esta: ¿Cuál es una derivada de la función …

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

Estaba mirando los documentos de Tensorflow por tf.nn.conv2d aquí . Pero no puedo entender lo que hace o lo que está tratando de lograr. Dice en los documentos, # 1: aplana el filtro a una matriz 2D con forma [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. ¿Y ahora qué hace eso? …

135 neural-network  tensorflow