Als «convnet» getaggte Fragen

Bei Fragen zu "Convolutional Neural Networks" (CNN)

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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?
Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Verwenden Sie einen vorab trainierten CNN-Klassifikator und wenden Sie ihn auf einen anderen Bilddatensatz an
Wie würden Sie ein Pre-Training optimieren , um es auf ein separates Problem anzuwenden? Würden Sie dem vorab trainierten Modell einfach weitere Ebenen hinzufügen und es an Ihrem Datensatz testen? neural network Wenn die Aufgabe beispielsweise darin bestand, ein CNN zum Klassifizieren von Hintergrundgruppen zu verwenden , würde es sicher …
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Was ist der Unterschied zwischen erweiterter Faltung und Entfaltung?
Diese beiden Faltungsoperationen sind derzeit im Deep Learning sehr verbreitet. Ich habe in diesem Artikel über die erweiterte Faltungsschicht gelesen: WAVENET: EIN GENERATIVES MODELL FÜR ROHES AUDIO und Entfaltung ist in diesem Artikel: Vollständig Faltungsnetzwerke für die semantische Segmentierung Beide scheinen das Bild zu verbessern, aber was ist der Unterschied?
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Wiederkehrendes (CNN) Modell für EEG-Daten
Ich frage mich, wie man eine wiederkehrende Architektur in einem EEG-Kontext interpretiert. Insbesondere betrachte ich dies als wiederkehrendes CNN (im Gegensatz zu Architekturen wie LSTM), aber vielleicht gilt es auch für andere Arten von wiederkehrenden Netzwerken Wenn ich über R-CNNs lese, werden sie normalerweise in Bildklassifizierungskontexten erklärt. Sie werden typischerweise …
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Anzahl und Größe der dichten Schichten in einem CNN
Die meisten Netzwerke, die ich gesehen habe, haben eine oder zwei dichte Schichten vor der endgültigen Softmax-Schicht. Gibt es eine prinzipielle Möglichkeit, die Anzahl und Größe der dichten Schichten zu wählen? Sind zwei dichte Schichten bei gleicher Anzahl von Parametern repräsentativer als eine? Sollte Dropout vor jeder dichten Schicht oder …
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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?
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Wie mache ich ein Batch-Innenprodukt in Tensorflow?
Ich habe zwei Tensoren a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Ich möchte inneres Produkt für jedes Paar in der Charge machen c:[batch_size, 1], wo erzeugen c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Wie?
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Warum Faltungs-NNs für eine visuelle Inspektionsaufgabe über den klassischen CV-Vorlagenabgleich verwenden?
Ich hatte eine interessante Diskussion über ein Projekt, an dem wir arbeiteten: Warum ein visuelles CNN-Inspektionssystem über einem Template-Matching-Algorithmus verwenden? Hintergrund: Ich hatte eine Demo eines einfachen CNN-Bildverarbeitungssystems (Webcam + Laptop) gezeigt, das feststellte, ob ein bestimmter Objekttyp "defekt" / defekt war oder nicht - in diesem Fall eine Leiterplatte. …
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Gibt es Studien, die Dropout im Vergleich zu anderen Regularisierungen untersuchen?
Gibt es Veröffentlichungen, die Unterschiede in den Regularisierungsmethoden für neuronale Netze zeigen, vorzugsweise in verschiedenen Domänen (oder zumindest in verschiedenen Datensätzen)? Ich frage, weil ich derzeit das Gefühl habe, dass die meisten Leute nur Aussetzer zur Regularisierung in der Bildverarbeitung verwenden. Ich möchte prüfen, ob es einen Grund gibt (nicht), …
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