Preguntas etiquetadas con neural-networks

¿Existe un método estándar y aceptado para seleccionar el número de capas y el número de nodos en cada capa, en una red neuronal de avance? Estoy interesado en formas automatizadas de construir redes neuronales.

542 model-selection  neural-networks 

Al entrenar una red neuronal, qué diferencia hace establecer: tamaño del lote a y el número de iteraciones para bunaaasibb vs. tamaño de lote a y número de iteraciones a dCccredd donde ?a b = c dab=cd ab = cd Para decirlo de otra manera, suponiendo que entrenemos la red …

222 neural-networks  train 

Estoy seguro de que muchas personas responderán con enlaces para 'déjame buscar eso en Google', así que quiero decir que he tratado de resolver esto, así que perdona mi falta de comprensión aquí, pero no puedo entender cómo La implementación práctica de una red neuronal realmente funciona. Entiendo la capa …

187 machine-learning  neural-networks  nonlinear-regression 

Estoy usando Python Keras packagepara la red neuronal. Este es el enlace . ¿Es batch_sizeigual al número de muestras de prueba? De Wikipedia tenemos esta información: Sin embargo, en otros casos, evaluar el gradiente de suma puede requerir evaluaciones costosas de los gradientes de todas las funciones de sumando. Cuando …

176 neural-networks  python  terminology  keras 

Estoy entrenando una red neuronal pero la pérdida de entrenamiento no disminuye. ¿Cómo puedo arreglar esto? No estoy preguntando sobre el sobreajuste o la regularización. Estoy preguntando cómo resolver el problema donde el rendimiento de mi red no mejora en el conjunto de entrenamiento . Esta pregunta es intencionalmente general, …

148 neural-networks  deep-learning 

El estado del arte de la no linealidad es utilizar unidades lineales rectificadas (ReLU) en lugar de la función sigmoidea en la red neuronal profunda. ¿Cuáles son las ventajas? Sé que entrenar una red cuando se usa ReLU sería más rápido, y tiene más inspiración biológica, ¿cuáles son las otras …

141 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

¿Cuáles son las funciones de costo comunes utilizadas en la evaluación del rendimiento de las redes neuronales? Detalles (siéntase libre de omitir el resto de esta pregunta, mi intención aquí es simplemente proporcionar una aclaración sobre la notación que las respuestas pueden usar para ayudarlos a ser más comprensibles para …

133 machine-learning  neural-networks 

Recientemente he estado leyendo sobre el aprendizaje profundo y estoy confundido acerca de los términos (o decir tecnologías). Cuál es la diferencia entre Redes neuronales convolucionales (CNN), Máquinas de Boltzmann restringidas (RBM) y Codificadores automáticos?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

No he visto la pregunta precisamente en estos términos, y es por eso que hago una nueva pregunta. Lo que me interesa saber no es la definición de una red neuronal, sino comprender la diferencia real con una red neuronal profunda. Para más contexto: sé qué es una red neuronal …

114 neural-networks  deep-learning 

Actualmente estoy haciendo el Tutorial de aprendizaje profundo de Udacity. En la Lección 3, hablan sobre una convolución 1x1. Esta convolución 1x1 se usa en el Módulo de inicio de Google. Tengo problemas para entender qué es una convolución 1x1. También he visto esta publicación de Yann Lecun. ¿Alguien podría …

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network 

¿Hay algún documento de referencia que proporcione una lista completa de las funciones de activación en las redes neuronales junto con sus pros / contras (e idealmente algunos consejos para publicaciones en las que tuvieron éxito o no)?

95 neural-networks  references 

Muchos libros y tutoriales de redes neuronales dedican mucho tiempo al algoritmo de retropropagación, que es esencialmente una herramienta para calcular el gradiente. Supongamos que estamos construyendo un modelo con ~ 10K parámetros / pesos. ¿Es posible ejecutar la optimización usando algunos algoritmos de optimización sin gradiente? Creo que calcular …

94 machine-learning  neural-networks  optimization  backpropagation 

En el contexto de las redes neuronales, ¿cuál es la diferencia entre la tasa de aprendizaje y la pérdida de peso?

94 neural-networks  terminology 

En muchas bibliotecas de redes neuronales, hay 'capas de incrustación', como en Keras o Lasagne . No estoy seguro de entender su función, a pesar de leer la documentación. Por ejemplo, en la documentación de Keras dice: Convierta enteros positivos (índices) en vectores densos de tamaño fijo, por ejemplo. [[4], …

92 machine-learning  neural-networks  python  word-embeddings 

Soy nuevo en el aprendizaje automático, y he estado tratando de descubrir cómo aplicar la red neuronal al pronóstico de series temporales. He encontrado recursos relacionados con mi consulta, pero parece que todavía estoy un poco perdido. Creo que una explicación básica sin demasiados detalles ayudaría. Digamos que tengo algunos …

83 time-series  forecasting  neural-networks