Struktur jaringan diilhami oleh model neuron biologis (sel otak) yang disederhanakan. Jaringan saraf dilatih untuk "belajar" dengan teknik yang diawasi dan tidak terawasi, dan dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi, masalah perkiraan, pola klasifikasi, dan kombinasi keduanya.
Jaringan backprop yang sepenuhnya terhubung (setidaknya lapisan ke lapisan dengan lebih dari 2 lapisan tersembunyi) adalah pembelajar universal. Sayangnya, mereka sering lambat dipelajari dan cenderung terlalu pas atau memiliki generalisasi yang canggung. Dari bermain-main dengan jaringan ini,...
Salah satu hyperparameter untuk jaringan LSTM adalah suhu. Apa
Apa perbedaan antara Neural Network, Deep Learning System, dan Deep Belief Network? Seingat saya jaringan syaraf dasar Anda adalah 3 lapisan, dan saya punya Deep Belief Systems digambarkan sebagai jaringan syaraf yang ditumpuk satu sama lain. Saya belum pernah mendengar tentang Sistem...
Tujuan saya adalah untuk memecahkan masalah berikut ini, yang telah saya jelaskan dengan input dan outputnya: Memasukkan: Grafik asiklik diarahkan dengan node, sumber, dan sink ( ).GGGmmmnnn111m > n ≥ 1m>n≥1m > n \geq 1 Keluaran: The VC-dimensi (atau perkiraan itu) untuk jaringan saraf...
Saya baru-baru ini belajar tentang keberadaan memori temporal hirarkis (HTM) ini . Saya sudah membaca dokumen Hierarchical Temporal Memory: Concepts, Theory and Terminology (oleh Jeff Hawkins dan Dileep George), yang tampaknya agak mudah dimengerti, tetapi satu tanda merah adalah bahwa dokumen...
pengantar Langkah pertama Saya menulis jaringan saraf backpropegating standar, dan untuk mengujinya, saya memutuskan untuk memetakannya XOR. Ini adalah jaringan 2-2-1 (dengan fungsi aktivasi tanh) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 Untuk tujuan pengujian, saya secara manual mengatur neuron tengah atas...
Kapan kita mengatakan bahwa jaringan saraf tiruan adalah Perceptron berlapis - lapis ? Dan kapan kita mengatakan bahwa jaringan saraf tiruan adalah multilayer ? Apakah istilah perceptron terkait dengan aturan belajar untuk memperbarui bobot? Atau ini terkait dengan unit
Saya telah melihat beberapa pertanyaan di situs ini tentang Deep Dream, namun tidak satupun dari mereka yang benar-benar berbicara tentang apa yang dilakukan DeepDream, khususnya. Sejauh yang saya kumpulkan, mereka tampaknya telah mengubah fungsi tujuan, dan juga mengubah backpropagation sehingga...
Saya menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi deret waktu. Pertanyaan yang saya hadapi sekarang adalah bagaimana saya menyandikan tanggal / waktu / nomor seri. dari setiap input ditetapkan sebagai input ke jaringan saraf? Haruskah saya menggunakan 1 dari pengkodean C (digunakan untuk kategori...
Terbukti bahwa jaringan syaraf tiruan dengan bobot rasional memiliki kekuatan komputasi dari mesin Turing Universal Turing Machine dengan Neural Nets . Dari apa yang saya dapatkan, tampaknya menggunakan bobot bernilai nyata menghasilkan kekuatan komputasi yang lebih besar, meskipun saya tidak yakin...
Apakah ada keuntungan memiliki lebih dari 2 lapisan tersembunyi di Jaringan Saraf Tiruan? Saya telah melihat beberapa tempat yang merekomendasikannya, yang lain membuktikan bahwa tidak ada keuntungan. Yang mana yang
Setelah membaca pencapaian google deepmind di game Atari , saya mencoba memahami q-learning dan q-networks, tapi saya agak bingung. Kebingungan muncul dalam konsep faktor diskon. Ringkasan singkat tentang apa yang saya mengerti. Jaringan saraf convolutional yang mendalam digunakan untuk...
Baru-baru ini saya membaca entri blog yang sangat menarik dari Google Research Blog yang berbicara tentang jaringan saraf. Pada dasarnya mereka menggunakan jaringan saraf ini untuk menyelesaikan berbagai masalah seperti pengenalan gambar. Mereka menggunakan algoritma genetika untuk "mengembangkan"...
Bisakah algoritma jaringan saraf tiruan diekspresikan dalam hal operasi pengurangan peta? Saya juga lebih tertarik pada metode paralelisasi sebagaimana diterapkan pada JST dan aplikasinya pada komputasi awan. Saya akan berpikir satu pendekatan akan melibatkan menjalankan JST penuh pada setiap node...
Saya telah mengimplementasikan jaringan saraf (menggunakan CUDA) dengan 2 lapisan. (2 Neuron per lapisan). Saya mencoba membuatnya belajar 2 fungsi polinomial kuadrat sederhana menggunakan backpropagation . Tetapi alih-alih konvergen, ia menyimpang (output menjadi tak terhingga) Berikut ini...
Mengapa jaringan saraf bobot awal diinisialisasi sebagai angka acak? Saya telah membaca di suatu tempat bahwa ini dilakukan untuk "memecahkan simetri" dan ini membuat jaringan saraf belajar lebih cepat. Bagaimana cara memecahkan simetri membuatnya belajar lebih cepat? Bukankah menginisialisasi...
Saya sudah belajar tentang jaringan saraf dan SVM. Tutorial yang saya baca menekankan betapa pentingnya kernelisasi, untuk SVM. Tanpa fungsi kernel, SVM hanyalah sebuah classifier linier. Dengan kernelisasi, SVMs juga dapat menggabungkan fitur-fitur non-linear, yang membuatnya menjadi classifier...
Untuk banyak proyek pembelajaran mesin yang kami lakukan, kami mulai dengan pengklasifikasi k Nearest Neighbor. Ini adalah pengklasifikasi awal yang ideal karena kami biasanya memiliki waktu yang cukup untuk menghitung semua jarak dan jumlah parameter terbatas (k, metrik jarak, dan bobot) Namun,...
Ketika memperbarui bobot jaringan saraf menggunakan algoritma backpropagation dengan istilah momentum, haruskah tingkat pembelajaran diterapkan pada istilah momentum juga? Sebagian besar informasi yang dapat saya temukan tentang menggunakan momentum memiliki persamaan yang terlihat seperti...
Saya telah mempelajari Spiking Neural Networks online dari berbagai makalah, terutama Maass (1997) . Saya tidak sepenuhnya yakin saya mengerti apa yang membuat kode pulsa SNN berbeda dengan kode JST sebelumnya yang dianggap sebagai kode tingkat. Saya memiliki latar belakang dalam ilmu saraf...