Als «deep-learning» getaggte Fragen

Ein neues Gebiet der maschinellen Lernforschung, das sich mit den Technologien befasst, die zum Lernen hierarchischer Darstellungen von Daten verwendet werden, hauptsächlich mit tiefen neuronalen Netzen (dh Netzen mit zwei oder mehr verborgenen Schichten), aber auch mit einer Art probabilistischer grafischer Modelle.

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Multi GPU in Keras
Wie können Sie in der Keras-Bibliothek (oder im Tensorflow) programmieren, um das Training auf mehrere GPUs aufzuteilen? Angenommen, Sie befinden sich in einer Amazon ec2-Instanz mit 8 GPUs und möchten alle verwenden, um schneller zu trainieren. Ihr Code ist jedoch nur für eine einzelne CPU oder GPU bestimmt.
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Intuitive Erklärung des Verlusts durch Noise Contrastive Estimation (NCE)?
Ich habe über NCE (eine Form der Stichprobenauswahl) aus diesen beiden Quellen gelesen: Tensorflow-Zuschreibung Original Papier Kann mir jemand bei Folgendem helfen: Eine einfache Erklärung der Funktionsweise von NCE (Ich fand es schwierig, das oben Genannte zu analysieren und zu verstehen. Etwas Intuitives, das zur dort vorgestellten Mathematik führt, wäre …
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Papier: Was ist der Unterschied zwischen Layer-Normalisierung, wiederkehrender Batch-Normalisierung (2016) und Batch-normalisierter RNN (2015)?
In letzter Zeit gibt es ein Papier zur Ebenennormalisierung . Es gibt auch eine Implementierung auf Keras. Aber ich erinnere mich, dass es Artikel mit dem Titel Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) und Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015) gibt. Was ist der Unterschied zwischen diesen drei? Es gibt …
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Warum sollten Sie im Softmax-Klassifikator die Funktion exp verwenden, um eine Normalisierung durchzuführen?
Warum Softmax im Gegensatz zur Standardnormalisierung verwenden? Im Kommentarbereich der oberen Antwort auf diese Frage hat @Kilian Batzner zwei Fragen aufgeworfen, die mich ebenfalls sehr verwirren. Es scheint, dass niemand eine Erklärung abgesehen von numerischen Vorteilen gibt. Ich habe die Gründe für die Verwendung von Cross-Entropy Loss herausgefunden, aber wie …
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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :( Ich habe nicht versucht, 500 Bäume zu züchten, da dies Stunden dauern …
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Was ist Grundwahrheit?
Im Kontext des maschinellen Lernens habe ich gesehen, dass der Begriff " Grundwahrheit" häufig verwendet wird. Ich habe viel gesucht und folgende Definition in Wikipedia gefunden : Beim maschinellen Lernen bezieht sich der Begriff "Grundwahrheit" auf die Genauigkeit der Klassifizierung des Trainingssatzes für überwachte Lerntechniken. Dies wird in statistischen Modellen …
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Gibt es kostenlose Cloud-Dienste zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen?
Ich möchte ein umfassendes Modell mit einer großen Menge an Trainingsdaten trainieren, aber mein Desktop verfügt nicht über die Fähigkeit, ein derart umfassendes Modell mit diesen umfangreichen Daten zu trainieren. Ich möchte wissen, ob es kostenlose Cloud-Dienste gibt, mit denen Sie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle trainieren können. Ich würde auch …
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Wie berechnet Keras die Genauigkeit?
Wie berechnet Keras die Genauigkeit aus den klassenweisen Wahrscheinlichkeiten? Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben 100 Proben im Test-Set, die zu einer von zwei Klassen gehören können. Wir haben auch eine Liste der klassenweisen Wahrscheinlichkeiten. Welchen Schwellenwert verwendet Keras, um eine Stichprobe einer der beiden Klassen zuzuweisen?
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PyTorch vs. Tensorflow Fold
Sowohl PyTorch als auch Tensorflow Fold sind Deep-Learning-Frameworks für Situationen, in denen die Eingabedaten eine ungleichmäßige Länge oder Dimension aufweisen ( dh Situationen, in denen dynamische Diagramme nützlich oder erforderlich sind). Ich würde gerne wissen, wie sie im Sinne von Paradigmen, auf die sie sich stützen (z. B. dynamisches Batching) …
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Wie man die Anzahl der Neuronen und Schichten in neuronalen Netzen einstellt
Ich bin Anfänger in neuronalen Netzen und habe Probleme, zwei Konzepte zu verstehen: Wie entscheidet man sich für die Anzahl der mittleren Schichten eines bestimmten neuronalen Netzwerks? 1 gegen 10 oder was auch immer. Wie bestimmt man die Anzahl der Neuronen in jeder mittleren Schicht? Wird empfohlen, in jeder mittleren …
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