Saya sedang mengerjakan proyek kecil di mana kami mencoba memprediksi harga komoditas (Minyak, Aluminium, Timah, dll.) Selama 6 bulan ke depan. Saya punya 12 variabel untuk diprediksi dan saya punya data dari Apr, 2008 - Mei 2013. Bagaimana saya harus pergi tentang prediksi? Saya telah melakukan...
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...
Menurut tutorial tentang pembelajaran yang mendalam ini , pembusukan berat badan (regularisasi) biasanya tidak diterapkan pada istilah bias b mengapa? Apa makna (intuisi) di
Saya telah mempelajari arsitektur jaringan saraf siam yang diperkenalkan oleh Yann LeCun dan rekan-rekannya pada tahun 1994 untuk pengakuan tanda tangan ( “Verifikasi tanda tangan menggunakan waktu tunda jaringan saraf siamese” .pdf , NIPS 1994) Saya memahami ide umum arsitektur ini, tetapi saya...
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...
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...
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...
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...
Ketika orang berbicara tentang jaringan saraf, apa artinya ketika mereka mengatakan "ukuran kernel"? Kernel adalah fungsi kesamaan, tetapi apa yang dikatakan tentang ukuran
Saya memiliki data mentah yang memiliki sekitar 20 kolom (20 fitur). Sepuluh di antaranya merupakan data kontinu dan 10 di antaranya bersifat kategorikal. Beberapa data kategorikal dapat memiliki seperti 50 nilai yang berbeda (Amerika Serikat). Setelah saya pra-proses data, 10 kolom kontinu menjadi...
Apakah mungkin untuk memiliki bobot negatif (setelah zaman yang cukup) untuk jaringan saraf convolutional yang mendalam ketika kita menggunakan ReLU untuk semua lapisan
Menurut pendapat saya, data input yang berkorelasi harus mengarah ke overfitting di jaringan saraf karena jaringan mempelajari korelasi misalnya kebisingan dalam data. Apakah ini
Saya akan mengikuti kursus DeepAI Cousera (video Week3 1 "Ikhtisar Jaringan Saraf") dan Andrew Ng menjelaskan bagaimana setiap lapisan dalam jaringan saraf hanyalah regresi logistik yang lain, tetapi dia tidak menjelaskan bagaimana hal itu membuat segalanya menjadi lebih akurat. Jadi dalam...
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 )...
Saya telah membaca beberapa makalah tentang membuat gambar secara manual untuk "mengelabui" jaringan saraf (lihat di bawah). Apakah ini karena jaringan hanya memodelkan probabilitas bersyarat ? Jika jaringan dapat memodelkan probabilitas gabungan , akankah kasus seperti itu masih terjadi?p ( y|...
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...
RNN sangat baik untuk menangkap ketergantungan waktu dari data sekuensial. Namun, apa yang terjadi ketika elemen urutan tidak sama spasi dalam waktu? Misalnya, input pertama ke sel LSTM terjadi pada hari Senin, lalu tidak ada data dari Selasa hingga Kamis, dan akhirnya input baru untuk...
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...
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...
Deskripsi: Biarkan domain masalah menjadi klasifikasi dokumen di mana terdapat satu set vektor fitur, masing-masing milik 1 atau lebih kelas. Misalnya, dokumen doc_1mungkin milik Sportsdan Englishkategori. Pertanyaan: Menggunakan jaringan saraf untuk klasifikasi, apa label untuk vektor fitur?...