Als «neural-network» getaggte Fragen

Künstliche neuronale Netze (ANN) bestehen aus "Neuronen" - Programmierkonstrukten, die die Eigenschaften biologischer Neuronen nachahmen. Eine Reihe gewichteter Verbindungen zwischen den Neuronen ermöglicht die Verbreitung von Informationen durch das Netzwerk, um Probleme mit künstlicher Intelligenz zu lösen, ohne dass der Netzwerkdesigner ein Modell eines realen Systems hatte.

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Der Unterschied zwischen `Dense` und` TimeDistributedDense` von `Keras`
Ich bin immer noch über den Unterschied zwischen verwirrt Denseund TimeDistributedDensevon Kerasobwohl es schon einige ähnliche Fragen hier und hier . Die Leute diskutieren viel, aber keine gemeinsamen Schlussfolgerungen. Und obwohl @fchollet hier folgendes feststellte: TimeDistributedDenseDenseWendet auf jeden Zeitschritt eines 3D-Tensors dieselbe (vollständig verbundene) Operation an. Ich brauche noch eine …
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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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Wie funktionieren nachfolgende Faltungsschichten?
Diese Frage lautet: "Wie funktionieren Faltungsschichten genau ? Angenommen , ich habe eine Graubild. Das Bild hat also einen Kanal. In der ersten Ebene ich eine Faltung von mit Filtern und -Auffüllung an. Dann habe ich noch eine Faltungsschicht mit Faltungen und Filtern. Wie viele Feature-Maps habe ich?3 × 3 …
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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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Analysieren von Zeichenfolgendaten im neuronalen Netzwerk?
Ich fange gerade an zu lernen, wie ein neuronales Netzwerk Muster erkennt und Eingaben kategorisiert, und ich habe gesehen, wie ein künstliches neuronales Netzwerk Bilddaten analysieren und die Bilder kategorisieren kann ( Demo mit convnetjs ) und den Schlüssel dort wird das Bild heruntergemustert und jedes Pixel stimuliert ein Eingangsneuron …
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RNNs mit mehreren Funktionen
Ich verfüge über ein wenig Autodidakt-Wissen in der Arbeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens (das grundlegende Material vom Typ Random Forest und Linear Regression). Ich beschloss, mich zu verzweigen und mit Keras RNNs zu lernen. Wenn ich mir die meisten Beispiele ansehe, bei denen es sich in der Regel um …
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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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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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