Statistiken und Big Data neural-networks

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Wie wähle ich die Anzahl der verborgenen Schichten und Knoten in einem vorwärtsgerichteten neuronalen Netzwerk?

Gibt es eine Standard- und akzeptierte Methode zum Auswählen der Anzahl von Schichten und der Anzahl von Knoten in jeder Schicht in einem vorwärtsgerichteten neuronalen Netzwerk? Ich interessiere mich für automatisierte Wege zum Aufbau neuronaler Netze.

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Kompromiss zwischen Stapelgröße und Anzahl der Iterationen zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks

Welchen Unterschied macht es, wenn Sie ein neuronales Netzwerk trainieren: Batchgröße auf und Anzahl der Iterationen aufbeinaabbb Batch-Größe auf und Anzahl der Iterationen aufdcccddd wo ?a b = c dab=cd ab = cd Um es anders auszudrücken: Angenommen, wir trainieren das neuronale Netzwerk mit der gleichen Anzahl von Trainingsbeispielen. Wie …

221 neural-networks train

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Was berechnet die verborgene Schicht in einem neuronalen Netzwerk?

Ich bin mir sicher, dass viele Leute mit Links antworten werden, mit denen sie "Lassen Sie mich das für Sie googeln". Deshalb möchte ich sagen, dass ich versucht habe, dies herauszufinden. Bitte verzeihen Sie mir meinen Mangel an Verständnis hier, aber ich kann nicht herausfinden, wie Die praktische Implementierung eines …

187 machine-learning neural-networks nonlinear-regression

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Was ist die Stapelgröße im neuronalen Netzwerk?

Ich benutze Python Keras packagefür neuronales Netzwerk. Dies ist der Link . Ist batch_sizegleich der Anzahl von Testproben? Aus Wikipedia haben wir diese Informationen: In anderen Fällen kann das Auswerten des Summengradienten jedoch teure Auswertungen der Gradienten von allen Summandenfunktionen erfordern. Wenn der Trainingssatz riesig ist und keine einfachen Formeln …

175 neural-networks python terminology keras

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Was soll ich tun, wenn mein neuronales Netzwerk nicht lernt?

Ich trainiere ein neuronales Netzwerk, aber der Trainingsverlust nimmt nicht ab. Wie kann ich das beheben? Ich frage nicht nach Überanpassung oder Regularisierung. Ich frage, wie ich das Problem lösen soll, bei dem sich die Leistung meines Netzwerks im Trainingssatz nicht verbessert . Diese Frage ist absichtlich allgemein gehalten, so …

147 neural-networks deep-learning

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Was sind die Vorteile von ReLU gegenüber der Sigmoidfunktion in tiefen neuronalen Netzen?

Der Stand der Technik der Nichtlinearität ist die Verwendung von gleichgerichteten Lineareinheiten (ReLU) anstelle der Sigmoidfunktion in einem tiefen neuronalen Netzwerk. Was sind die Vorteile? Ich weiß, dass das Trainieren eines Netzwerks bei Verwendung von ReLU schneller wäre, und es ist biologisch inspirierter. Was sind die anderen Vorteile? (Das heißt, …

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Eine Liste von Kostenfunktionen, die in neuronalen Netzen neben Anwendungen verwendet werden

Welche allgemeinen Kostenfunktionen werden bei der Bewertung der Leistung neuronaler Netze verwendet? Einzelheiten (Fühlen Sie sich frei, den Rest dieser Frage zu überspringen. Ich beabsichtige hier lediglich, Klarheit über die Notation zu schaffen, die Antworten verwenden können, um sie für den allgemeinen Leser verständlicher zu machen.) Ich denke, es wäre …

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Was ist der Unterschied zwischen neuronalen Faltungsnetzen, eingeschränkten Boltzmann-Maschinen und Autocodierern?

Kürzlich habe ich über tiefes Lernen gelesen und ich bin verwirrt über die Begriffe (oder sagen wir Technologien). Was ist der Unterschied zwischen Faltungsneurale Netze (CNN), Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBM) und Auto-Encoder?

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Was ist der Unterschied zwischen einem neuronalen Netzwerk und einem tiefen neuronalen Netzwerk und warum funktionieren die tiefen besser?

Ich habe die Frage nicht genau in diesen Begriffen gesehen, und aus diesem Grund stelle ich eine neue Frage. Was mich interessiert, ist nicht die Definition eines neuronalen Netzwerks, sondern das Verstehen des tatsächlichen Unterschieds zu einem tiefen neuronalen Netzwerk. Für mehr Kontext: Ich weiß, was ein neuronales Netzwerk ist …

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Was bedeutet 1x1-Faltung in einem neuronalen Netzwerk?

Ich mache gerade das Udacity Deep Learning Tutorial. In Lektion 3 sprechen sie über eine 1x1-Faltung. Diese 1x1-Faltung wird im Google Inception-Modul verwendet. Ich habe Probleme zu verstehen, was eine 1x1-Faltung ist. Ich habe auch diesen Beitrag von Yann Lecun gesehen. Könnte mir das bitte jemand erklären?

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Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk ohne Backpropagation zu trainieren?

Viele Bücher und Tutorials zu neuronalen Netzen verbringen viel Zeit mit dem Backpropagation-Algorithmus, der im Wesentlichen ein Werkzeug zur Berechnung des Gradienten darstellt. Nehmen wir an, wir bauen ein Modell mit ~ 10K Parametern / Gewichten. Ist es möglich, die Optimierung mit einigen gradientenfreien Optimierungsalgorithmen durchzuführen? Ich denke, die Berechnung …

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Unterschied zwischen neuronalem Nettogewichtsabfall und Lernrate

Was ist im Zusammenhang mit neuronalen Netzen der Unterschied zwischen Lernrate und Gewichtsabnahme?

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Umfassende Liste der Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen mit Vor- und Nachteilen

Gibt es Referenzdokumente, die eine umfassende Liste der Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen zusammen mit ihren Vor- und Nachteilen enthalten (und im Idealfall einige Hinweise auf Veröffentlichungen, bei denen sie erfolgreich waren oder nicht)?

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Was ist eine Einbettungsschicht in einem neuronalen Netzwerk?

In vielen neuronalen Netzwerkbibliotheken gibt es eingebettete Ebenen, wie in Keras oder Lasagne . Ich bin mir nicht sicher, ob ich seine Funktion verstehe, obwohl ich die Dokumentation gelesen habe. In der Keras-Dokumentation heißt es beispielsweise: Positive ganze Zahlen (Indizes) in Dichtevektoren fester Größe umwandeln, z. [[4], [20]] -> [[0,25, …

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Wie wende ich das Neuronale Netz auf die Vorhersage von Zeitreihen an?

Ich bin neu im maschinellen Lernen und habe versucht herauszufinden, wie man ein neuronales Netzwerk auf Zeitreihenprognosen anwendet. Ich habe eine Ressource gefunden, die mit meiner Anfrage zusammenhängt, aber ich scheine immer noch etwas verloren zu sein. Ich denke, eine grundlegende Erklärung ohne zu viele Details würde helfen. Nehmen wir …

83 time-series forecasting neural-networks

Als «neural-networks» getaggte Fragen