Pertanyaan yang diberi tag networks

14

Caret glmnet vs cv.glmnet

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk...

r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

14

Inisialisasi bobot lebih berat CNN

Dalam beberapa tutorial saya menemukan dinyatakan bahwa "Xavier" inisialisasi berat (kertas: Memahami kesulitan pelatihan deep feedforward neural networks ) adalah cara yang efisien untuk menginisialisasi bobot jaringan saraf. Untuk lapisan yang sepenuhnya terhubung ada aturan praktis dalam...

normal-distribution variance neural-networks conv-neural-network

14

Analisis Sensitivitas dalam Jaringan Saraf Tiruan

Mengikuti pertanyaan yang sudah dijawab ( Mengekstraksi bobot penting dari jaringan umpan-maju Satu-Lapisan ) Saya mencari kesimpulan tentang relevansi input dalam jaringan saraf. Mempertimbangkan jaring yang dalam, di mana merekonstruksi kepentingan input dengan mundur melewati lapisan-lapisan...

neural-networks python feature-selection sensitivity-analysis

13

Bisakah seseorang tolong jelaskan algoritma back-propagation? [duplikat]

Pertanyaan ini sudah memiliki jawaban di sini : Algoritma backpropagation (2 jawaban) Ditutup 3 bulan lalu . Apa algoritma back-propagation dan bagaimana cara

algorithms optimization neural-networks

13

Bagaimana cara melakukan pemodelan Neural Network secara efektif?

Apa yang harus menjadi rasio jumlah pengamatan dan jumlah variabel? Bagaimana mendeteksi overfitting pada model jaringan saraf dan apa cara untuk menghindari overfitting? Jika saya ingin melakukan klasifikasi dengan Neural Network, haruskah kelas memiliki frekuensi yang sama? Tolong bantu...

neural-networks

13

Apakah ada alat visual untuk merancang dan menerapkan jaring saraf / pembelajaran mendalam? [Tutup]

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 10 bulan lalu . Saya tahu ada banyak perpustakaan untuk pembelajaran...

neural-networks deep-learning conv-neural-network

13

Apa arti ukuran kernel?

Ketika orang berbicara tentang jaringan saraf, apa artinya ketika mereka mengatakan "ukuran kernel"? Kernel adalah fungsi kesamaan, tetapi apa yang dikatakan tentang ukuran

machine-learning neural-networks

13

Apa yang menghalangi jaringan syaraf berdenyut digunakan dalam aplikasi?

Jaringan saraf pulsed atau Spiking menggabungkan lebih banyak dinamika membran neuron biologis, di mana pulsa membawa informasi ke lapisan berikutnya. Neuron tidak harus harus "menembak" semua pada saat yang sama, seperti yang mereka lakukan di backprop, misalnya. Namun, tampaknya ada hambatan...

neural-networks

13

Menemukan fitur terbaik dalam model interaksi

Saya punya daftar protein dengan nilai fitur mereka. Tabel sampel terlihat seperti ini: ...............Feature1...Feature2...Feature3...Feature4 Protein1 Protein2 Protein3 Protein4 Baris adalah protein dan kolom adalah fitur. Saya juga punya daftar protein yang berinteraksi juga; sebagai...

machine-learning statistical-significance feature-selection networks

13

Mesin Boltzmann Terbatas untuk regresi?

Saya menindaklanjuti pertanyaan yang saya tanyakan sebelumnya pada RBM . Saya melihat banyak literatur menggambarkan mereka tetapi tidak ada yang benar-benar berbicara tentang regresi (bahkan klasifikasi dengan data berlabel). Saya merasa bahwa ini hanya digunakan untuk data tidak berlabel. Apakah...

regression machine-learning classification neural-networks

13

Apa manfaat dari distribusi normal terpotong dalam menginisialisasi bobot dalam jaringan saraf?

Ketika menginisialisasi bobot koneksi dalam jaringan saraf feedforward, penting untuk menginisialisasi mereka secara acak untuk menghindari simetri yang tidak dapat dipecahkan oleh algoritma pembelajaran. Rekomendasi yang saya lihat di berbagai tempat (misalnya dalam tutorial MNIST TensorFlow )...

neural-networks backpropagation weights truncated-normal

13

Mengapa RNNs dengan unit LSTM juga menderita "meledak gradien"?

Saya memiliki pengetahuan dasar tentang bagaimana RNN (dan, khususnya, dengan unit LSTM) bekerja. Saya punya ide gambar arsitektur unit LSTM, yaitu sel dan beberapa gerbang, yang mengatur aliran nilai. Namun, tampaknya, saya belum sepenuhnya memahami bagaimana LSTM memecahkan masalah "gradien...

neural-networks lstm rnn backpropagation

13

Hidden Markov Model vs Recurrent Neural Network

Masalah input berurutan mana yang paling cocok untuk masing-masing? Apakah dimensi input menentukan mana yang lebih cocok? Apakah masalah yang membutuhkan "memori lebih lama" lebih cocok untuk LSTM RNN, sementara masalah dengan pola input siklus (pasar saham, cuaca) lebih mudah diselesaikan oleh...

time-series neural-networks hidden-markov-model rnn

13

Apa asal usul jaringan saraf autoencoder?

Saya mencari di Google, Wikipedia, sarjana Google, dan banyak lagi, tetapi saya tidak dapat menemukan asal Autoencoder. Mungkin itu salah satu konsep yang berevolusi sangat lambat, dan tidak mungkin untuk melacak kembali titik awal yang jelas, tetapi saya masih ingin menemukan semacam ringkasan...

neural-networks autoencoders history

13

Mengapa penguatan yang dalam belajar tidak stabil?

Dalam makalah DeepMind tahun 2015 tentang pembelajaran penguatan dalam, ia menyatakan bahwa "Upaya sebelumnya untuk menggabungkan RL dengan jaringan saraf sebagian besar gagal karena pembelajaran yang tidak stabil". Makalah ini kemudian mencantumkan beberapa penyebabnya, berdasarkan korelasi antar...

machine-learning neural-networks deep-learning reinforcement-learning

13

Cara melatih lapisan deep-network LSTM

Saya menggunakan jaringan lstm dan umpan-maju untuk mengklasifikasikan teks. Saya mengonversi teks menjadi vektor satu-panas dan mengumpankan masing-masing ke dalam lstm sehingga saya dapat meringkasnya sebagai satu representasi. Lalu saya memberinya makan ke jaringan lain. Tapi bagaimana cara...

classification neural-networks deep-learning lstm

13

Bagaimana tepatnya jaringan saraf convolutional menggunakan konvolusi menggantikan multiplikasi matriks?

Saya sedang membaca Buku Yoshua Bengio tentang pembelajaran mendalam dan dikatakan di halaman 224: Jaringan konvolusional hanyalah jaringan saraf yang menggunakan konvolusi sebagai pengganti perkalian matriks umum dalam setidaknya satu lapisannya. Namun, saya tidak 100% yakin bagaimana...

machine-learning neural-networks deep-learning convolution

13

Hasil teoritis di balik Jaringan Syaraf Tiruan

Saya baru saja membahas Jaringan Syaraf Tiruan pada kursus Machine Learning Coursera dan saya ingin tahu lebih banyak teori di baliknya. Saya menemukan motivasi bahwa mereka meniru biologi agak tidak memuaskan. Pada permukaan tampak bahwa pada setiap level kita mengganti kovariat dengan kombinasi...

machine-learning neural-networks theory

13

Klasifikasi dengan label berisik?

Saya mencoba untuk melatih jaringan saraf untuk klasifikasi, tetapi label yang saya miliki agak bising (sekitar 30% dari label salah). Kehilangan lintas-entropi memang berhasil, tetapi saya bertanya-tanya apakah ada alternatif yang lebih efektif dalam kasus ini? atau apakah kerugian lintas-entropi...

machine-learning neural-networks loss-functions noise

13

Dapatkah jaringan saraf (mis., Jaringan saraf konvolusional) memiliki bobot negatif?

Apakah mungkin untuk memiliki bobot negatif (setelah zaman yang cukup) untuk jaringan saraf convolutional yang mendalam ketika kita menggunakan ReLU untuk semua lapisan

machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network