Preguntas etiquetadas con neural-networks

Actualmente estoy trabajando en un software de reconocimiento de rostros que utiliza redes neuronales de convolución para reconocer rostros. Basado en mis lecturas, he deducido que una red neuronal convolucional ha compartido pesos, para ahorrar tiempo durante el entrenamiento. Pero, ¿cómo se adapta la propagación hacia atrás para que pueda …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Estoy tratando de trazar el límite de decisión de un algoritmo de perceptrón y estoy realmente confundido acerca de algunas cosas. Mis instancias de entrada tienen la forma , básicamente una instancia de entrada 2D ( y ) y un valor objetivo de clase binaria ( ) [1 o 0].x …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

Si tengo alguna topología fija no recurrente (DAG) (conjunto fijo de nodos y bordes, pero el algoritmo de aprendizaje puede variar el peso en los bordes) de las neuronas sigmoideas con neuronas de entrada que solo pueden tomar cadenas en como entrada y conduce a una salida (que genera un …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

Estoy usando el neuralnet en R para construir un NN con 14 entradas y una salida. Construyo / entreno la red varias veces usando los mismos datos de entrenamiento de entrada y la misma arquitectura / configuración de red. Después de producir cada red, la uso en un conjunto independiente …

11 r  machine-learning  neural-networks 

Estaba implementando un documento bastante popular " EXPLICANDO Y APROVECHANDO EJEMPLOS ADVERSARIALES " y en el documento, entrena una función objetiva adversaria J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Trata a α como un hiperparámetro. α puede ser 0.1, 0.2, 0.3, etc. Independientemente de este …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

Basado en lo que he aprendido, utilizamos múltiples filtros en una capa de convección de una CNN para aprender diferentes detectores de características. Pero dado que estos filtros se aplican de manera similar (es decir, deslizados y multiplicados a las regiones de la entrada), ¿no aprenderían los mismos parámetros durante …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

No creo que pueda haber una respuesta para todos los modelos de aprendizaje profundo. ¿Cuál de los modelos de aprendizaje profundo son paramétricos y cuáles no son paramétricos y por qué?

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Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado el año pasado . El entrenamiento después de 15 épocas en el conjunto de datos CIFAR-10 parece hacer que la …

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¿El análisis de componentes principales (PCA) elimina el ruido en el conjunto de datos? Si PCA no elimina el ruido en el conjunto de datos, ¿qué hace realmente PCA al conjunto de datos? ¿Alguien puede ayudarme con respecto a este asunto?

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Estoy comenzando con el aprendizaje profundo, y tengo una pregunta cuya respuesta no pude encontrar, tal vez no he buscado correctamente. He visto esta respuesta , pero aún no está claro cuál es la pérdida de pérdida de peso y cómo se relaciona con la función de pérdida.

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Estoy trabajando en una red de convolución para el reconocimiento de imágenes, y me preguntaba si podría ingresar imágenes de diferentes tamaños (aunque no muy diferentes). En este proyecto: https://github.com/harvardnlp/im2markup Ellos dicen: and group images of similar sizes to facilitate batching Entonces, incluso después del preprocesamiento, las imágenes siguen siendo …

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En términos de la diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo, podemos enumerar varios elementos, como la inclusión de más capas, un conjunto de datos masivo, un hardware de computadora potente para hacer posible el entrenamiento del modelo complicado. Además de estos, ¿hay alguna explicación más detallada sobre …

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¿Existe alguna regla general entre la profundidad de una red neuronal y la tasa de aprendizaje? Me he dado cuenta de que cuanto más profunda es la red, más baja debe ser la tasa de aprendizaje. Si eso es correcto, ¿por qué es eso?

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Si bien he hecho algo de programación con máquinas Boltzmann en una clase de física, no estoy familiarizado con su caracterización teórica. Por el contrario, sé una cantidad modesta sobre la teoría de los modelos gráficos (sobre los primeros capítulos del libro Graphical Models de Lauritzen ). Pregunta: ¿Existe alguna …

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¿Es posible entrenar la red neuronal para dibujar en cierto estilo? (Por lo tanto, toma una imagen y la vuelve a dibujar en un estilo para el que fue entrenada). ¿Existe alguna tecnología aprobada para este tipo de cosas? Sé sobre el algoritmo DeepArt. Es bueno llenar la imagen principal …

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