Preguntas etiquetadas con neural-networks

En la literatura sobre redes neuronales, a menudo encontramos la palabra "tensor". ¿Es diferente de un vector? ¿Y de una matriz? ¿Tienes algún ejemplo específico que aclare su definición? Estoy un poco confundido acerca de su definición. Wikipedia no ayuda y a veces tengo la impresión de que su definición …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor 

Estoy tratando de entender el contexto del famoso libro de Minsky y Papert "Perceptrons" de 1969, tan crítico para las redes neuronales. Hasta donde sé, todavía no había otros algoritmos genéricos de aprendizaje supervisado, excepto el perceptrón: los árboles de decisión comenzaron a ser realmente útiles solo a fines de …

16 classification  neural-networks  history 

Pido disculpas de antemano por el hecho de que todavía estoy avanzando en esto. Estoy tratando de entender los pros y los contras de usar tanh (mapa -1 a 1) versus sigmoide (mapa 0 a 1) para mi función de activación neuronal. De mi lectura sonaba como algo menor con …

16 neural-networks 

Al aprender la red neuronal convolucional, tengo preguntas sobre la siguiente figura. 1) C1 en la capa 1 tiene 6 mapas de características, ¿eso significa que hay seis núcleos convolucionales? Cada núcleo convolucional se utiliza para generar un mapa de características basado en la entrada. 2) S1 en la capa …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

Estoy estudiando redes neuronales convolucionales (CNN) debido a sus aplicaciones en visión por computadora. Ya estoy familiarizado con las redes neuronales estándar de alimentación hacia adelante, por lo que espero que algunas personas aquí puedan ayudarme a dar un paso adicional para comprender las CNN. Esto es lo que pienso …

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

He encontrado algunas formas básicas para medir la complejidad de las redes neuronales: Ingenuo e informal: cuente la cantidad de neuronas, neuronas ocultas, capas o capas ocultas Dimensión VC (Eduardo D. Sontag [1998] "Dimensión VC de redes neuronales" [ pdf ].) Un curso medido de complejidad computacionalTC0 0reTCre0 0TC^0_d asintótica …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

Necesito algunos recursos para comenzar a usar redes neuronales para el pronóstico de series temporales. Soy cauteloso de implementar algún documento y luego descubrir que han exagerado mucho el potencial de sus métodos. Entonces, si tiene experiencia con los métodos que sugiere, será aún más increíble.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Esta es una cuestión de terminología. A veces veo que las personas se refieren a las redes neuronales profundas como "perceptrones de varias capas", ¿por qué es esto? Un perceptrón, me enseñaron, es un clasificador (o regresor) de una sola capa con una salida de umbral binario que usa una …

16 neural-networks  perceptron 

Estoy tratando de entender la función de pérdida Yolo v2: λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0si1o b jyo j[ ( xyo- x^yo)2+ ( yyo- y^yo)2]+ λc o o r d∑i = 0S2∑j = 0si1o b jyo j[ ( wyo--√- w^yo--√)2+ ( hyo--√- h^yo--√)2]+ ∑i = 0S2∑j = …

16 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

Estoy entrenando una red neuronal usando i) SGD y ii) Adam Optimizer. Cuando uso SGD normal, obtengo una curva de pérdida de entrenamiento suave versus iteración como se ve a continuación (la roja). Sin embargo, cuando utilicé el Adam Optimizer, la curva de pérdida de entrenamiento tiene algunos picos. ¿Cuál …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

Entiendo el razonamiento detrás de dividir los datos en un conjunto de prueba y un conjunto de validación. También entiendo que el tamaño de la división dependerá de la situación, pero generalmente variará de 50/50 a 90/10. Construí un RNN para corregir la ortografía y comenzar con un conjunto de …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

Durante el entrenamiento de un clasificador binario de red neuronal simple obtengo un alto valor de pérdida, usando entropía cruzada. A pesar de esto, el valor de precisión en el conjunto de validación es bastante bueno. ¿Tiene algún significado? ¿No hay una correlación estricta entre pérdida y precisión? Tengo en …

15 neural-networks  accuracy 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Estoy investigando el uso de una versión LSTM ( memoria a largo plazo ) de una red neuronal recurrente (RNN) para modelar datos de series temporales. A medida que aumenta la longitud de la secuencia de los datos, aumenta la complejidad de la red. Por lo tanto, tengo curiosidad por …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

He construido algunas redes neuronales (MLP (completamente conectadas), Elman (recurrente)) para diferentes tareas, como jugar Pong, clasificar dígitos escritos a mano y otras cosas ... Además, intenté construir algunas primeras redes neuronales convolucionales, por ejemplo, para clasificar notas manuscritas de varios dígitos, pero soy completamente nuevo para analizar y agrupar …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps