Je comprends que les réseaux de neurones (NN) peuvent être considérés comme des approximateurs universels des deux fonctions et de leurs dérivés, sous certaines hypothèses (à la fois sur le réseau et sur la fonction à approximer). En fait, j'ai fait un certain nombre de tests sur des fonctions...
Supposons que je veuille apprendre un classificateur qui prend un vecteur de nombres en entrée et donne une étiquette de classe en sortie. Mes données d'entraînement se composent d'un grand nombre de paires d'entrée-sortie. Cependant, lorsque je viens de tester certaines nouvelles données, ces...
Comment puis-je calculer le nombre de paramètres dans un réseau neuronal artificiel afin de calculer son
J'implémentais un article assez populaire " EXPLIQUER ET EXPLIQUER DES EXEMPLES ADVERSAIRES " et dans le document, il forme une fonction objective contradictoire J '' (θ) = αJ (θ) + (1 - α) J '(θ). Il traite α comme un hyperparamètre. α peut être 0,1, 0,2, 0,3, etc. Indépendamment de cet article...
J'ai des problèmes pour comprendre le modèle skip-gram de l'algorithme Word2Vec. Dans un sac de mots continu, il est facile de voir comment les mots de contexte peuvent "s'adapter" dans le réseau neuronal, car vous les basez en moyenne après avoir multiplié chacune des représentations de codage à...
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 l'année dernière . La formation après 15 époques sur l'ensemble de données CIFAR-10...
J'essaie d'utiliser un réseau neuronal afin d'approximer la valeur Q dans l'apprentissage Q comme dans les questions sur l'apprentissage Q à l'aide des réseaux de neurones . Comme suggéré dans la première réponse, j'utilise une fonction d'activation linéaire pour la couche de sortie, tandis que...
L'idée derrière le réseau neuronal récurrent (RNN) est claire pour moi. Je le comprends de la manière suivante: nous avons une séquence d'observations ( ) (ou, en d'autres termes, des séries temporelles multivariées). Chaque observation est un vecteur numérique à dimensions. Dans le modèle RNN,...
D'après ma compréhension, les CNN se composent de deux parties. La première partie (couches conv / pool) qui fait l'extraction d'entités et la deuxième partie (couches fc) qui fait la classification des entités. Étant donné que les réseaux neuronaux entièrement connectés ne sont pas les meilleurs...
J'utilise NN à action directe. Je comprends le concept, mais ma question concerne les poids. Comment pouvez-vous les interpréter, c'est-à-dire que représentent-ils ou comment peuvent-ils être sous-estimés (outre les coefficients de fonction)? J'ai trouvé quelque chose appelé "espace de poids", mais...
Récemment, nous avons vu l'émergence du réseau neuronal résiduel, dans lequel, chaque couche se compose d'un module de calcul et d'une connexion de raccourci qui préserve l'entrée de la couche telle que la sortie de la ième couche présente: Le réseau permet d'extraire les caractéristiques...
Je lisais le document de normalisation par lots [1] et il y avait une section où se trouve un exemple, essayant de montrer pourquoi la normalisation doit être effectuée avec soin. Honnêtement, je ne peux pas comprendre comment l'exemple fonctionne et je suis vraiment très curieux de comprendre...
Par exemple, supposons que nous construisons un estimateur d'âge, basé sur l'image d'une personne. Ci-dessous, nous avons deux personnes en costume, mais la première est clairement plus jeune que la seconde. (source: tinytux.com ) Il existe de nombreuses fonctionnalités qui impliquent cela, par...
L'analyse en composantes principales (ACP) élimine-t-elle le bruit dans l'ensemble de données? Si l'ACP n'élimine pas le bruit dans l'ensemble de données, que fait réellement l'ACP à l'ensemble de données? Quelqu'un peut-il m'aider à ce
Voici quelque chose que j'ai lu dans le livre Deep Learning d' Ian Goodfellow . Dans le contexte des réseaux de neurones, "la pénalité de la norme du paramètre L2 est communément appelée décroissance du poids. Cette stratégie de régularisation rapproche les poids de l'origine [...]. Plus...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
J'en suis arrivé à une situation où les poids de mon réseau neuronal ne convergent pas même après 500 itérations. Mon réseau de neurones contient 1 couche d'entrée, 1 couche cachée et 1 couche de sortie. Ils sont environ 230 nœuds dans la couche d'entrée, 9 nœuds dans la couche cachée et 1 nœud de...
Dans les articles AlphaGo Zero et AlphaZero de DeepMind , ils décrivent l'ajout de bruit de Dirichlet aux probabilités antérieures d'actions du nœud racine (état de la carte) dans Monte Carlo Tree Search: Une exploration supplémentaire est obtenue en ajoutant du bruit de Dirichlet aux probabilités...
Est-il possible de former un réseau neuronal pour dessiner l'image dans un certain style? (Il prend donc une image et la redessine dans un style pour lequel elle a été formée.) Existe-t-il une technologie approuvée pour ce genre de chose? Je connais l'algorithme DeepArt. Il est bon de remplir...
Je suis nouveau à Keras et j'ai besoin de votre aide. J'entraîne un réseau neuronal à Keras et ma fonction de perte est la sortie et la valeur cible de la différence nette au noir et blanc. Je veux optimiser cela en utilisant Gradient Descent. Après avoir parcouru quelques liens sur le net, j'ai...