Avec toutes les discussions et le battage médiatique sur l'apprentissage profond ces jours-ci, j'ai lu des trucs élémentaires à ce sujet. Je viens de découvrir que ce n'est qu'une autre méthode d'apprentissage automatique pour apprendre des modèles à partir de données. Mais ma question est: d'où...
L'application de la fonction softmax sur un vecteur produira des "probabilités" et des valeurs comprises entre et . 000111 Mais nous pouvons également diviser chaque valeur par la somme du vecteur et cela produira des probabilités et des valeurs comprises entre et .000111 J'ai lu la réponse ici...
En termes de jargon de réseau de neurones (y = poids * x + biais), comment saurais-je quelles variables sont plus importantes que d'autres? J'ai un réseau neuronal avec 10 entrées, 1 couche cachée avec 20 nœuds et 1 couche de sortie qui a 1 nœud. Je ne sais pas comment savoir quelles variables...
Je travaille sur la classification des stades de sommeil. J'ai lu quelques articles de recherche sur ce sujet, beaucoup d'entre eux ont utilisé la méthode SVM ou d'ensemble. Est-ce une bonne idée d'utiliser un réseau neuronal convolutif pour classer le signal EEG unidimensionnel? Je suis nouveau...
J'ai un réseau de neurones mis en place pour prédire quelque chose où la variable de sortie est ordinale. Je décrirai ci-dessous en utilisant trois sorties possibles A <B <C. Il est assez évident de savoir comment utiliser un réseau de neurones pour produire des données catégorielles: la...
J'essaie de comprendre différentes architectures de réseaux de neurones récurrents (RNN) à appliquer aux données de séries chronologiques et je suis un peu confus avec les différents noms qui sont fréquemment utilisés lors de la description des RNN. La structure de la mémoire à court terme à long...
J'entraîne un réseau neuronal (détails non importants) où les données cibles sont un vecteur d'angles (entre 0 et 2 * pi). Je recherche des conseils sur la façon de coder ces données. Voici ce que j'essaie actuellement (avec un succès limité): 1) Encodage 1-of-C: je regroupe les angles possibles...
Dans l'implémentation de ResNet par Tensorflow , je trouve qu'ils utilisent l'initialiseur de mise à l'échelle de la variance, je trouve également que l'initialiseur xavier est populaire. Je n'ai pas trop d'expérience à ce sujet, ce qui est mieux en
J'ai eu une légère confusion sur le algorithme de rétropropagation utilisé dans le perceptron multicouche (MLP). L'erreur est ajustée par la fonction de coût. En rétropropagation, nous essayons d'ajuster le poids des couches cachées. L'erreur de sortie que je peux comprendre, c'est-à-dire e = d -...
J'ai un problème très simple mais je ne trouve pas le bon outil pour le résoudre. J'ai une séquence de vecteurs de même longueur. Maintenant, je voudrais former LSTM RNN sur un échantillon de train de ces séquences et ensuite le faire pour prédire une nouvelle séquence de vecteurs de longueur basée...
Je parcourais les documents de convolution keras et j'ai trouvé deux types de convultuion Conv1D et Conv2D. J'ai fait quelques recherches sur le Web et c'est ce que je comprends à propos de Conv1D et Conv2D; Conv1D est utilisé pour les séquences et Conv2D utilise pour les images. J'ai toujours...
Je comprends les couches convolutionnelles et de mise en commun, mais je ne vois pas la raison d'une couche entièrement connectée dans les CNN. Pourquoi la couche précédente n'est-elle pas directement connectée à la couche de
La question peut sembler un peu étrange car je suis nouveau dans l'inférence statistique et les réseaux de neurones. Lorsque dans les problèmes de classification utilisant des réseaux de neurones, nous disons que nous voulons apprendre une fonction qui mappe l'espace des entrées à l'espace des...
J'entends souvent les gens parler des réseaux de neurones comme d'une boîte noire que vous ne comprenez pas ce qu'ils font ou ce qu'ils signifient. En fait, je ne peux pas comprendre ce qu'ils veulent dire par là! Si vous comprenez comment fonctionne la rétropropagation, alors comment est-ce une...
En travaillant sur le problème de régression, j'ai commencé à penser à la représentation de la fonction "jour d'une semaine". Je me demande quelle approche fonctionnerait mieux: une caractéristique; valeur 1/7 pour lundi; 2/7 pour mardi ... 7 fonctionnalités: (1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) pour lundi; (0,...
RNN peut être utilisé pour la prédiction ou le mappage séquence à séquence. Mais comment RNN peut-il être utilisé pour la classification? Je veux dire, nous donnons à une séquence entière une
Pour utiliser SVM ou Neural Network, il doit transformer (encoder) des variables catégorielles en variables numériques, la méthode normale dans ce cas est d'utiliser des valeurs binaires 0-1 avec la k-ème valeur catégorielle transformée en (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 est en position k-ème)....
Je suis curieux de savoir à quel point le nœud de biais est important pour l'efficacité des réseaux neuronaux modernes. Je peux facilement comprendre que cela peut être important dans un réseau peu profond avec seulement quelques variables d'entrée. Cependant, les réseaux neuronaux modernes comme...
J'essaie de comprendre la signification mathématique des modèles de classification non linéaires: Je viens de lire un article sur le fait que les réseaux de neurones sont un modèle de classification non linéaire. Mais je réalise juste que: La première couche:
De nombreux didacticiels en ligne parlent de la descente de gradient et presque tous utilisent une taille de pas fixe (taux d'apprentissage ). Pourquoi n'y a-t-il pas d'utilisation de la recherche de ligne (comme la recherche de ligne en arrière ou la recherche de ligne