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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Gibt es eine Möglichkeit, die vom Early Stopping-Rückruf in Keras verwendete Metrik zu ändern?
Bei Verwendung des Rückrufs zum frühen Stoppen in Keras wird das Training beendet, wenn eine Metrik (normalerweise Validierungsverlust) nicht zunimmt. Gibt es eine Möglichkeit, eine andere Metrik (wie Präzision, Rückruf, f-Maß) anstelle des Validierungsverlusts zu verwenden? Alle Beispiele, die ich bisher gesehen habe, ähneln diesem: callbacks.EarlyStopping (monitor = 'val_loss', geduld …
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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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Kann ein neuronales Netzwerk berechnen ?
Im Geiste des berühmten Tensorflow Fizz Buzz- Witzes und des XOr-Problems begann ich zu überlegen , ob es möglich ist, ein neuronales Netzwerk zu entwerfen, das die Funktion implementiert .y=x2y=x2y = x^2 Bei einer bestimmten Darstellung einer Zahl (z. B. als Vektor in binärer Form, so dass diese Zahl 5als …
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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 …
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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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Neuronale Netze - Finden Sie die ähnlichsten Bilder
Ich arbeite mit Python, Scikit-Learn und Keras. Ich habe 3000 Tausend Bilder von Frontuhren wie die folgenden: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Ich möchte ein Programm schreiben, das als Eingabe ein Foto einer echten Uhr empfängt, das möglicherweise unter weniger idealen Bedingungen als die obigen Fotos (andere Hintergrundfarbe, dunklerer …
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Neuronales Netz zur Serverüberwachung
Ich schaue auf Pybrain, um Server-Monitor-Alarme zu nehmen und die Grundursache eines Problems zu ermitteln. Ich bin zufrieden mit dem Training mit überwachtem Lernen und dem Kuratieren der Trainingsdatensätze. Die Daten sind ungefähr so ​​strukturiert: Servertyp A # 1 Alarmtyp 1 Alarmtyp 2 Servertyp A # 2 Alarmtyp 1 Alarmtyp …
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Ausfall auf welchen LSTM-Schichten?
Ist es bei Verwendung einer Mehrschicht LSTMmit Dropout ratsam, Dropout auf alle ausgeblendeten Ebenen sowie auf die Ausgabeebenen für dichte Ebenen zu setzen? In Hintons Artikel (der Dropout vorschlug) legte er Dropout nur auf die dichten Schichten, aber das lag daran, dass die verborgenen inneren Schichten faltungsmäßig waren. Natürlich kann …
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Neuronale Netze - Verlust- und Genauigkeitskorrelation
Ich bin etwas verwirrt über die Koexistenz von Verlust- und Genauigkeitsmetriken in neuronalen Netzen. Beide sollen die „Genauigkeit“ des Vergleichs machen yyy und y , nicht wahr? Ist die Anwendung der beiden in den Trainingsepochen nicht überflüssig? Warum korrelieren sie nicht?y^y^\hat{y}
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