Preguntas etiquetadas con neural-networks

Estoy tratando de entender mejor las redes neuronales convolucionales escribiendo mejor el código de Python que no depende de las bibliotecas (como Convnet o TensorFlow), y me estoy atascando en la literatura sobre cómo elegir valores para la matriz del núcleo, cuando realizando una convolución en una imagen. Estoy tratando …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Si nos fijamos en la documentación http://keras.io/optimizers/ hay un parámetro en el SGD para la descomposición. Sé que esto reduce la tasa de aprendizaje con el tiempo. Sin embargo, no puedo entender cómo funciona exactamente. ¿Es un valor que se multiplica por la tasa de aprendizaje como lr = lr …

23 neural-networks  python 

Recientemente estaba corriendo y aprendiendo el flujo del tensor y obtuve algunos histogramas que no sabía cómo interpretar. Por lo general, pienso en la altura de las barras como la frecuencia (o frecuencia / recuento relativo). Sin embargo, el hecho de que no haya barras como en un histograma habitual …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Recién comencé a estudiar sobre estadísticas y modelos. Actualmente, entiendo que usamos MLE para estimar los mejores parámetros para un modelo. Sin embargo, cuando trato de entender cómo funcionan las redes neuronales, parece que comúnmente usan otro enfoque para estimar los parámetros. ¿Por qué no usamos MLE o es posible …

23 maximum-likelihood  neural-networks 

Así que estoy tratando de hacer un entrenamiento previo en imágenes de humanos usando redes convolucionales. Leí los documentos ( Paper1 y Paper2 ) y este enlace de stackoverflow , pero no estoy seguro de entender la estructura de las redes (no está bien definido en los documentos). Preguntas: Puedo …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

Hay un hilo similar aquí (¿ La función de costo de la red neuronal no es convexa? ) Pero no pude entender los puntos en las respuestas allí y mi razón para preguntar nuevamente con la esperanza de que esto aclare algunos problemas: Si estoy usando la función de suma …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

Tengo curiosidad acerca de cómo los gradientes se propagan hacia atrás a través de una red neuronal utilizando módulos ResNet / conexiones de omisión. He visto un par de preguntas sobre ResNet (por ejemplo, red neuronal con conexiones de capa de salto ), pero esta pregunta específicamente sobre la propagación …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

Estaba jugando con una red neuronal simple con una sola capa oculta, por Tensorflow, y luego probé diferentes activaciones para la capa oculta: Relu Sigmoideo Softmax (bueno, generalmente softmax se usa en la última capa ..) Relu ofrece la mejor precisión de tren y precisión de validación. No estoy seguro …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

Al entrenar una red neuronal usando el algoritmo de propagación hacia atrás, el método de descenso de gradiente se usa para determinar las actualizaciones de peso. Mi pregunta es: en lugar de utilizar el método de descenso de gradiente para localizar lentamente el punto mínimo con respecto a un cierto …

22 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

¿Hay algún buen documento que cubra algunas formas metódicas de elegir las dimensiones de los filtros, agrupar las unidades y determinar el número de capas convolucionales?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

He estado queriendo experimentar con una red neuronal para un problema de clasificación que estoy enfrentando. Me encontré con documentos que hablan de RBM. Pero por lo que puedo entender, no son diferentes de tener una red neuronal multicapa. ¿Es esto exacto? Además, trabajo con R y no veo ningún …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks 

Para ilustrar mi pregunta, suponga que tengo un conjunto de entrenamiento donde la entrada tiene un grado de ruido pero la salida no, por ejemplo; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Bueno, la pregunta lo dice todo. ¿Qué se entiende por "preentrenamiento de una red neuronal"? ¿Alguien puede explicar en inglés simple y puro? Parece que no puedo encontrar ningún recurso relacionado con él. Sería genial si alguien me puede señalar a ellos.

22 neural-networks  pre-training 

Soy consciente de que ha habido muchos avances con respecto al reconocimiento de imágenes, clasificación de imágenes, etc. con redes neuronales profundas y convolucionales. Pero si entreno una red en, por ejemplo, imágenes PNG, ¿ solo funcionará para imágenes tan codificadas? ¿Qué otras propiedades de imagen afectan esto? (canal alfa, …

22 neural-networks  deep-learning  image-processing 

Fondo: Sí, la máquina de Boltzmann restringida (RBM) PUEDE usarse para iniciar los pesos de una red neuronal. También puede ser utilizado de una manera "capa por capa" para construir una red profunda creencia (es decir, para entrenar a un capa -ésima en la parte superior de ( n - …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm