Apa itu studi ablasi? Dan adakah cara sistematis untuk melakukannya? Sebagai contoh, saya memiliki prediktor dalam regresi linier yang akan saya sebut sebagai model saya.nnn Bagaimana saya akan melakukan studi ablasi untuk ini? Metrik apa yang harus saya gunakan? Sumber atau buku teks yang...
Mengapa fungsi aktivasi unit linear yang diperbaiki (ReLU) dianggap non-linear? f( x ) = maks ( 0 , x )f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) Mereka linier ketika input positif dan dari pemahaman saya untuk membuka kekuatan representatif dari jaringan yang dalam, aktivasi non-linear adalah suatu...
Saya ingin menggunakan pembelajaran mendalam dalam proyek saya. Saya membaca beberapa makalah dan muncul pertanyaan: apakah ada perbedaan antara jaringan saraf konvolusi dan pembelajaran yang mendalam? Apakah hal-hal ini sama atau mereka memiliki perbedaan besar, dan mana yang lebih...
Apa perbedaan antara dropout dan drop connect? AFAIK, dropout drop secara acak node tersembunyi selama pelatihan tetapi tetap mereka dalam pengujian, dan drop koneksi koneksi drop. Tetapi bukankah menjatuhkan koneksi sama dengan menjatuhkan node yang tersembunyi? Bukankah node (atau koneksi)...
Saya mencoba untuk lebih memahami jaringan saraf convolutional dengan menulis kode Python yang tidak bergantung pada perpustakaan (seperti Convnet atau TensorFlow), dan saya terjebak dalam literatur tentang bagaimana memilih nilai untuk matriks kernel, ketika melakukan lilitan pada suatu gambar....
Saya membaca tentang pengoptimal Adam untuk Deep Learning dan menemukan kalimat berikut dalam buku baru Deep Learning karya Bengio, Goodfellow dan Courville: Adam umumnya dianggap cukup kuat untuk memilih parameter hiper, meskipun tingkat pembelajaran kadang-kadang perlu diubah dari standar yang...
Saya tahu pertanyaan / judul saya tidak terlalu spesifik, jadi saya akan mencoba menjelaskannya: Jaringan saraf tiruan memiliki desain yang relatif ketat. Tentu saja, secara umum, mereka dipengaruhi oleh biologi dan mencoba untuk membangun model matematika dari jaringan saraf nyata, tetapi...
Saya memiliki 50.000 gambar seperti ini: Mereka menggambarkan grafik data. Saya ingin mengekstrak fitur dari gambar-gambar ini sehingga saya menggunakan kode autoencoder yang disediakan oleh Theano (deeplearning.net). Masalahnya adalah, autoencoder ini sepertinya tidak mempelajari fitur apa...
Dalam Alex Krizhevsky, et al. Klasifikasi imagenet dengan jaringan saraf convolutional yang mendalam mereka menyebutkan jumlah neuron di setiap lapisan (lihat diagram di bawah). Input jaringan adalah 150.528-dimensi, dan jumlah neuron dalam lapisan jaringan yang tersisa diberikan oleh...
Jadi saya mencoba melakukan pretraining pada gambar manusia menggunakan jaring konvolusional. Saya membaca makalah ( Paper1 dan Paper2 ) dan tautan stackoverflow ini , tapi saya tidak yakin saya mengerti struktur jaring (tidak didefinisikan dengan baik di koran). Pertanyaan: Saya dapat meminta...
Saya baru-baru ini berlari dan belajar aliran tensor dan mendapat beberapa histogram yang saya tidak tahu bagaimana menafsirkannya. Biasanya saya menganggap tinggi batang sebagai frekuensi (atau frekuensi / jumlah relatif). Namun, kenyataan bahwa tidak ada balok seperti pada histogram biasa dan...
Jika Anda melihat dokumentasi http://keras.io/optimizers/ ada parameter dalam SGD untuk pembusukan. Saya tahu ini mengurangi tingkat belajar dari waktu ke waktu. Namun, saya tidak tahu bagaimana cara kerjanya tepatnya. Apakah itu nilai yang dikalikan dengan tingkat pembelajaran seperti lr = lr * (1...
Saya baru mulai belajar tentang statistik dan model barang. Saat ini, pemahaman saya adalah bahwa kami menggunakan MLE untuk memperkirakan parameter terbaik untuk suatu model. Namun, ketika saya mencoba memahami cara kerja jaringan saraf, sepertinya mereka biasanya menggunakan pendekatan lain untuk...
Ada utas serupa di sini ( Fungsi biaya jaringan saraf adalah non-cembung? ) Tapi saya tidak dapat memahami poin-poin dalam jawaban di sana dan alasan saya untuk bertanya lagi berharap ini akan menjelaskan beberapa masalah: Jika saya menggunakan jumlah fungsi biaya selisih kuadrat, saya akhirnya...
Nah pertanyaannya mengatakan itu semua. Apa yang dimaksud dengan "pra pelatihan jaringan saraf"? Dapatkah seseorang menjelaskan dalam murni sederhana bahasa Inggris? Saya tidak bisa menemukan sumber daya yang terkait dengan itu. Ini akan menjadi besar jika seseorang bisa mengarahkan saya kepada...
Saat melatih jaringan saraf menggunakan algoritma back-propagation, metode gradient descent digunakan untuk menentukan pembaruan bobot. Pertanyaan saya adalah: Daripada menggunakan metode gradient descent untuk secara perlahan menemukan titik minimum sehubungan dengan bobot tertentu, mengapa kita...
Saya ingin bereksperimen dengan jaringan saraf untuk masalah klasifikasi yang saya hadapi. Saya berlari ke kertas yang berbicara tentang RBM. Tetapi dari apa yang saya mengerti, mereka tidak berbeda dari memiliki jaringan saraf multilayer. Apakah ini akurat? Selain itu saya bekerja dengan R dan...
Untuk mengilustrasikan pertanyaan saya, anggaplah saya memiliki perangkat pelatihan di mana input memiliki tingkat kebisingan tetapi hasilnya tidak, misalnya; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01,...
Saya mendengarkan ceramah dan melihat slide ini: Seberapa benar
Saya ingin tahu tentang bagaimana gradien diperbanyak kembali melalui jaringan saraf menggunakan modul ResNet / lewati koneksi. Saya telah melihat beberapa pertanyaan tentang ResNet (mis. Jaringan saraf dengan koneksi lompatan-lapisan ) tetapi yang satu ini menanyakan secara khusus tentang...