La structure de cette question est la suivante: dans un premier temps, je donne le concept d' apprentissage d'ensemble , ensuite je donne une liste de tâches de reconnaissance de formes , puis je donne des exemples d'algorithmes d'apprentissage d'ensemble et, enfin, j'introduis ma question. Ceux...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Dans certains tutoriels, j'ai trouvé qu'il était indiqué que l'initialisation du poids "Xavier" (article: Comprendre la difficulté de former des réseaux neuronaux profonds à action directe ) est un moyen efficace d'initialiser les poids des réseaux neuronaux. Pour les couches entièrement...
Je lisais le papier FaceNet et dans le 3ème paragraphe de l'introduction il dit: Les approches précédentes de reconnaissance de visage basées sur des réseaux profonds utilisent une couche de classification formée sur un ensemble d'identités de visage connues, puis prennent une couche intermédiaire...
Cette question a déjà des réponses ici : Algorithme de rétropropagation (2 réponses) Fermé il y a 3 mois . Qu'est-ce que l'algorithme de rétropropagation et comment
Quel devrait être le rapport entre le nombre d'observations et le nombre de variables? Comment détecter le sur-ajustement dans le modèle de réseau neuronal et comment éviter le sur-ajustement? Si je veux effectuer une classification avec Neural Network, les cours doivent-ils avoir une fréquence...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 10 mois . Je sais qu'il y a beaucoup de bibliothèques pour l'apprentissage...
Quand les gens parlent de réseaux de neurones, que veulent-ils dire quand ils disent "taille du noyau"? Les noyaux sont des fonctions de similitude, mais qu'est-ce que cela dit sur la taille du
Les réseaux de neurones pulsés ou dopés intègrent davantage la dynamique des membranes des neurones biologiques, où les impulsions transportent des informations vers la couche suivante. Les neurones ne doivent pas nécessairement "tirer" tous en même temps, comme ils le feraient dans un backprop,...
J'ai une liste de protéines avec leurs valeurs caractéristiques. Un exemple de tableau ressemble à ceci: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Les lignes sont des protéines et les colonnes sont des caractéristiques. J'ai également une liste de...
Je poursuis la question que j'avais posée plus tôt sur les mécanismes RBM . Je vois beaucoup de littérature qui les décrit, mais aucune qui parle réellement de régression (pas même de classification avec des données étiquetées). J'ai l'impression qu'il est utilisé uniquement pour les données non...
Lors de l'initialisation des poids de connexion dans un réseau de neurones à action directe, il est important de les initialiser de manière aléatoire pour éviter toute symétrie que l'algorithme d'apprentissage ne serait pas en mesure de briser. La recommandation que j'ai vue à divers endroits (par...
Quels problèmes d'entrée séquentielle conviennent le mieux à chacun? La dimensionnalité d'entrée détermine-t-elle celle qui correspond le mieux? Les problèmes qui nécessitent une "mémoire plus longue" sont-ils mieux adaptés à un LSTM RNN, alors que les problèmes de modèles d'entrée cycliques...
J'ai une connaissance de base du fonctionnement des RNN (et en particulier des unités LSTM). J'ai une idée picturale de l'architecture d'une unité LSTM, c'est-à-dire une cellule et quelques portes, qui régulent le flux de valeurs. Cependant, apparemment, je n'ai pas complètement compris comment...
J'ai lu des articles sur la création manuelle d'images pour "tromper" un réseau de neurones (voir ci-dessous). Est-ce parce que les réseaux ne modélisent que la probabilité conditionnelle ? Si un réseau peut modéliser la probabilité conjointe p ( y , x ) , de tels cas se produiront-ils toujours?p (...
J'utilise un réseau lstm et feed-forward pour classer le texte. Je convertis le texte en vecteurs uniques et les insère dans le lstm afin de pouvoir le résumer en une seule représentation. Ensuite, je le nourris à l'autre réseau. Mais comment former le lstm? Je veux juste classer le texte en...
Je lisais le livre de Yoshua Bengio sur l'apprentissage profond et il est dit à la page 224: Les réseaux convolutifs sont simplement des réseaux neuronaux qui utilisent la convolution à la place de la multiplication matricielle générale dans au moins une de leurs couches. cependant, je ne savais...
Je viens de couvrir les réseaux de neurones artificiels dans le cours d'apprentissage automatique de Coursera et j'aimerais en savoir plus sur la théorie. Je trouve la motivation qu'ils imitent la biologie quelque peu insatisfaisante. En surface, il semble qu'à chaque niveau, nous remplaçons les...
J'essaie de former un réseau de neurones pour la classification, mais les étiquettes que j'ai sont plutôt bruyantes (environ 30% des étiquettes sont fausses). La perte d'entropie croisée fonctionne en effet, mais je me demandais s'il existe des alternatives plus efficaces dans ce cas? ou la perte...
Est-il possible d'avoir des poids négatifs (après suffisamment d'époques) pour les réseaux neuronaux convolutionnels profonds lorsque nous utilisons ReLU pour toutes les couches