Questions marquées «deep-learning»

Le Deep Learning est un domaine d'apprentissage automatique dont le but est d'apprendre des fonctions complexes à l'aide d'architectures de réseau neuronal spéciales qui sont «profondes» (composées de plusieurs couches). Cette balise doit être utilisée pour les questions sur la mise en œuvre d'architectures d'apprentissage en profondeur. Les questions générales d'apprentissage automatique doivent être étiquetées «apprentissage automatique». Inclure une balise pour la bibliothèque logicielle appropriée (par exemple, "keras", "tensorflow", "pytorch", "fast.ai" et etc.) est utile.

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Comprendre les LSTM Keras

J'essaie de concilier ma compréhension des LSTM et souligné ici dans ce post par Christopher Olah mis en œuvre à Keras. Je suis le blog écrit par Jason Brownlee pour le tutoriel Keras. Ce qui me trouble le plus, c'est Le remodelage de la série de données en [samples, time steps, features]et, Les...

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Comment interpréter la «perte» et la «précision» pour un modèle d'apprentissage automatique

Lorsque j'entraînerai mon réseau de neurones avec Theano ou Tensorflow, ils rapporteront une variable appelée "perte" par époque. Comment dois-je interpréter cette variable? Une perte plus élevée est meilleure ou pire, ou qu'est-ce que cela signifie pour les performances finales (précision) de mon...