C'est un fait bien connu qu'un réseau à une couche ne peut pas prédire la fonction xor, car elle n'est pas séparable linéairement. J'ai tenté de créer un réseau à 2 couches, en utilisant la fonction sigmoïde logistique et backprop, pour prédire xor. Mon réseau a 2 neurones (et un biais) sur la...
Je veux extraire des paramètres d'une image à l'aide d'un réseau neuronal. Exemple: Étant donné l'image d'un mur de briques, le NN devrait extraire la largeur et la hauteur des briques, la couleur et la rugosité. Je peux générer des images pour des paramètres donnés pour entraîner le NN et je veux...
J'étudie actuellement des articles sur la détection des valeurs aberrantes à l'aide de RNN (Replicator Neural Networks) et je me demande quelle est la différence particulière avec les autoencodeurs? Les RNN semblent être considérés par beaucoup comme le Saint Graal de la détection des valeurs...
Je lis cet article "Apprentissage de séquence en séquence avec les réseaux de neurones" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sous "2. Le modèle", il est écrit: Le LSTM calcule cette probabilité conditionnelle en obtenant d'abord la représentation...
Je regardais quelques vidéos en ligne sur les réseaux convolutionnels, et le conférencier discutait du concept de l'exécution d'un filtre sur une image. Il a dit, et il est également montré dans l'image ci-dessous, que "Profondeur = représentation sémantique". Cela semble agréable, mais je ne sais...
Je suis un étudiant en apprentissage automatique et ces jours-ci, j'essayais d'apprendre à utiliser la bibliothèque TensorFlow. J'ai parcouru divers tutoriels et essais et erreurs avec tensorflow, et je pensais que la meilleure façon de l'apprendre pour de vrai serait de l'utiliser dans un petit...
J'ai récemment appris comment un réseau neuronal vanille fonctionnerait, avec un nombre donné d'entrées, des nœuds cachés et le même nombre de sorties que les entrées. J'ai regardé divers articles liés au réseau neuronal récurrent, et je comprends le concept derrière, mais je n'arrive pas à...
J'utilise le package Kerasdans R pour faire un réseau de neurones. Comment puis-je extraire la sortie d'une couche cachée? J'ai trouvé un exemple en python, mais c'est juste que je n'ai aucune idée de comment faire ça en
J'ai un réseau neuronal simple (NN) pour la classification MNIST. Il comprend 2 couches cachées, chacune avec 500 neurones. Les dimensions du NN sont donc: 784-500-500-10. ReLU est utilisé dans tous les neurones, softmax est utilisé en sortie et l'entropie croisée est la fonction de perte. Ce qui...
Quelle est la meilleure fonction de coût pour former un réseau de neurones à effectuer une régression ordinale , c'est- à- dire pour prédire un résultat dont la valeur existe sur une échelle arbitraire où seul l'ordre relatif entre différentes valeurs est significatif (par exemple: pour prédire...
Dans l'article Batch Normalisation: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift ( ici ) Avant d'expliquer le processus de normalisation par lots, l'article essaie d'expliquer les problèmes liés à (je ne comprends pas quel est le problème exact abordé ici) . extrait de...
Je viens de commencer à apprendre les réseaux neuronaux pour l'apprentissage en profondeur à partir de CS231. J'essaie d'implémenter Neural Network en Python. J'envisage d'utiliser Tensorflow ou scikit-learn. Quels sont les avantages et les inconvénients de ces bibliothèques pour cette...
Disons que j'ai formé un réseau encodeur-décodeur sur un ensemble de données cat en utilisant l' erreur de reconstruction comme fonction de perte. Le réseau est parfaitement formé et le décodeur est capable de reconstruire de bonnes images de chat . Et maintenant, si j'utilise le même réseau et que...