Structure de réseau inspirée de modèles simplifiés de neurones biologiques (cellules cérébrales). Les réseaux neuronaux sont formés pour "apprendre" par des techniques supervisées et non supervisées, et peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, des problèmes d'approximation, classer des modèles et des combinaisons de ceux-ci.
Je connais la descente de gradient et l'algorithme de rétropropagation. Ce que je ne comprends pas, c'est: quand est-il important d'utiliser un biais et comment l'utilisez-vous? Par exemple, lors du mappage de la ANDfonction, lorsque j'utilise 2 entrées et 1 sortie, elle ne donne pas les poids...
Quelle est la différence entre l' époque et l' itération lors de la formation d'un perceptron
Dans l'état actuel des choses, cette question ne convient pas à notre format de questions / réponses. Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou une expertise, mais cette question suscitera probablement un débat, des arguments, des sondages ou une...
Pour toute couche Keras ( Layerclasse), quelqu'un peut - il expliquer comment comprendre la différence entre input_shape, units, dim, etc.? Par exemple, le document dit de unitsspécifier la forme de sortie d'un calque. Dans l'image du réseau neuronal ci-dessous hidden layer1a 4 unités. Cela se...
Dans la fonction TensorFlow suivante, nous devons alimenter l'activation des neurones artificiels dans la couche finale. Ça je comprends. Mais je ne comprends pas pourquoi ça s'appelle des logits? N'est-ce pas une fonction mathématique? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(...
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...
Si je souhaite utiliser la fonction BatchNormalization dans Keras, dois-je l'appeler une seule fois au début? J'ai lu cette documentation pour cela: http://keras.io/layers/normalization/ Je ne vois pas où je suis censé l'appeler. Voici mon code essayant de l'utiliser: model = Sequential()...
Dans la couche de sortie d'un réseau de neurones, il est typique d'utiliser la fonction softmax pour approximer une distribution de probabilité: Cela coûte cher à calculer à cause des exposants. Pourquoi ne pas simplement effectuer une transformée en Z pour que toutes les sorties soient positives,...
J'essaie de former un CNN à catégoriser le texte par sujet. Lorsque j'utilise l'entropie croisée binaire, j'obtiens une précision d'environ 80%, avec une entropie croisée catégorique, j'obtiens une précision d'environ 50%. Je ne comprends pas pourquoi. C'est un problème multiclasse, cela ne...
J'utilise cette bibliothèque pour implémenter un agent d'apprentissage. J'ai généré les cas de formation, mais je ne sais pas avec certitude quels sont les ensembles de validation et de test. L'enseignant dit: 70% devraient être des cas de train, 10% seront des cas de test et les 20% restants...
C'est une question principale, concernant la théorie des réseaux de neurones: Pourquoi devons-nous normaliser l'entrée d'un réseau de neurones? Je comprends que parfois, lorsque par exemple les valeurs d'entrée ne sont pas numériques, une certaine transformation doit être effectuée, mais lorsque...
J'ai cherché de nombreux endroits, mais tout ce que j'obtiens, c'est COMMENT l'installer, pas comment vérifier qu'il est installé. Je peux vérifier que mon pilote NVIDIA est installé et que CUDA est installé, mais je ne sais pas comment vérifier que CuDNN est installé. L'aide sera très appréciée,...
J'ai lu certaines choses sur les réseaux neuronaux et je comprends le principe général d'un réseau neuronal monocouche. Je comprends le besoin de couches supplémentaires, mais pourquoi les fonctions d'activation non linéaires sont-elles utilisées? Cette question est suivie de celle-ci: à quoi sert...
J'essaie actuellement d'obtenir un ANN pour jouer à un jeu vidéo et j'espérais obtenir de l'aide de la merveilleuse communauté d'ici. J'ai opté pour Diablo 2. Le jeu se fait donc en temps réel et d'un point de vue isométrique, le joueur contrôlant un seul avatar sur lequel la caméra est centrée....
Dans l'état actuel des choses, cette question ne convient pas à notre format de questions-réponses. Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou une expertise, mais cette question suscitera probablement un débat, des arguments, un sondage ou une...
Je regardais la documentation de tensorflow tf.nn.conv2d ici . Mais je ne peux pas comprendre ce qu'il fait ou ce qu'il essaie de réaliser. Il dit sur les documents, # 1: Aplatit le filtre en une matrice 2D avec forme [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Maintenant...
Quelqu'un peut-il expliquer clairement la différence entre les convolutions 1D, 2D et 3D dans les réseaux de neurones convolutifs (en apprentissage profond) à l'aide
La question initiale concernait spécifiquement les implémentations de TensorFlow. Cependant, les réponses concernent les implémentations en général. Cette réponse générale est également la bonne réponse pour TensorFlow. Lors de l'utilisation de la normalisation par lots et de l'abandon dans...
J'essaie de comprendre l' argument des foulées dans tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. La documentation dit à plusieurs reprises foulées: une liste d'entiers dont la longueur est> = 4. La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée. Mes questions sont: Que...
Je lis la documentation de PyTorch et j'ai trouvé un exemple où ils écrivent gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) où x était une variable initiale, à partir de laquelle y a été construit (un vecteur 3). La question est, quels sont les arguments 0,1,...