Statistiken und Big Data neural-networks

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Tensoren in der Literatur zu neuronalen Netzen: Was ist die einfachste Definition da draußen?

In der Literatur zu neuronalen Netzen stoßen wir häufig auf das Wort "Tensor". Unterscheidet es sich von einem Vektor? Und aus einer Matrix? Haben Sie ein konkretes Beispiel, das die Definition verdeutlicht? Ich bin ein bisschen verwirrt über die Definition. Wikipedia hilft nicht und manchmal habe ich den Eindruck, dass …

16 neural-networks terminology definition tensor

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Stand der Technik im Allgemeinen Lernen aus Daten in '69

Ich versuche den Kontext des berühmten Buches "Perceptrons" von Minsky und Papert aus dem Jahr 1969 zu verstehen, der für neuronale Netze so wichtig ist. Soweit ich weiß, gab es außer Perceptron noch keine anderen generischen überwachten Lernalgorithmen: Entscheidungsbäume wurden erst Ende der 70er Jahre wirklich nützlich, Zufallswälder und SVMs …

16 classification neural-networks history

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tanh vs. sigmoid im neuronalen Netz

Ich entschuldige mich im Voraus für die Tatsache, dass ich immer noch auf dem Laufenden bin. Ich versuche die Vor- und Nachteile der Verwendung von tanh (Karte -1 bis 1) vs. sigmoid (Karte 0 bis 1) für meine Neuronenaktivierungsfunktion zu verstehen. Nach meiner Lektüre klang es wie eine Kleinigkeit mit …

16 neural-networks

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Anzahl der Merkmalskarten in neuronalen Faltungsnetzen

Beim Erlernen des neuronalen Faltungsnetzwerks habe ich Fragen zu der folgenden Abbildung. 1) C1 in Layer 1 hat 6 Feature-Maps. Bedeutet das, dass es sechs Faltungskerne gibt? Jeder Faltungskernel wird verwendet, um eine Feature-Map auf der Grundlage von Eingaben zu generieren. 2) S1 in Schicht 2 hat 6 Merkmalskarten, C2 …

16 machine-learning neural-networks deep-learning pattern-recognition conv-neural-network

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Was macht der Faltungsschritt in einem Faltungsneuralnetzwerk?

Ich beschäftige mich mit CNNs (Convolutional Neural Networks) aufgrund ihrer Anwendungen in der Bildverarbeitung. Ich bin bereits mit standardmäßigen neuronalen Feed-Forward-Netzen vertraut, daher hoffe ich, dass einige Leute hier mir helfen können, den zusätzlichen Schritt zum Verständnis von CNNs zu machen. Folgendes denke ich über CNNs: In herkömmlichen Feed-Forward-NNs haben …

16 neural-networks deep-learning conv-neural-network convolution

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Was sind Alternativen zur VC-Dimension zur Messung der Komplexität neuronaler Netze?

Ich habe einige grundlegende Methoden gefunden, um die Komplexität neuronaler Netze zu messen: Naiv und informell: Zählen Sie die Anzahl der Neuronen, verborgenen Neuronen, Schichten oder verborgenen Schichten VC-Dimension (Eduardo D. Sontag [1998] "VC-Dimension neuronaler Netze" [ pdf ].) Ein körniger und asymptotischer Rechenaufwand wird durch Äquivalenz zu gemessenTC0dTCd0TC^0_d . …

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Erste Schritte mit neuronalen Netzen für die Vorhersage

Ich benötige einige Ressourcen, um mit der Verwendung neuronaler Netze für die Vorhersage von Zeitreihen zu beginnen. Ich bin vorsichtig, wenn ich etwas Papier umsetze und dann herausfinde, dass sie das Potenzial ihrer Methoden stark überbewertet haben. Wenn Sie also Erfahrung mit den Methoden haben, die Sie vorschlagen, wird es …

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Mehrschichtiges Perzeptron gegen tiefes neuronales Netzwerk

Dies ist eine terminologische Frage. Manchmal sehe ich Menschen, die tiefe neuronale Netze als "vielschichtige Perzeptrone" bezeichnen. Warum ist das so? Mir wurde beigebracht, dass ein Perzeptron ein einschichtiger Klassifikator (oder Regressor) mit einem binären Schwellenwert ist, der eine bestimmte Art des Trainings der Gewichte verwendet (kein Back-Prop). Wenn die …

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Kann ich ein winziges Validierungsset verwenden?

Ich verstehe die Gründe für die Aufteilung der Daten in einen Test- und einen Validierungssatz. Ich verstehe auch, dass die Größe des Split von der Situation abhängen wird, aber im Allgemeinen von 50/50 bis 90/10 variieren wird. Ich habe eine RNN erstellt, um die Rechtschreibung zu korrigieren und mit einem …

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Gute Genauigkeit trotz hohem Verlustwert

Während des Trainings eines einfachen Binärklassifikators für neuronale Netze erhalte ich einen hohen Verlustwert unter Verwendung von Kreuzentropie. Trotzdem ist die Genauigkeit des Validierungssatzes recht gut. Hat es eine Bedeutung? Gibt es keine strikte Korrelation zwischen Verlust und Genauigkeit? Ich habe auf Training und Validierung diese Werte: 0.4011 - acc: …

15 neural-networks accuracy

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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

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Was ist eine realisierbare Sequenzlänge für ein RNN zum Modellieren?

Ich möchte eine LSTM - Version ( Long Short Term Memory ) eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks (RNN) zur Modellierung von Zeitreihendaten verwenden. Mit zunehmender Sequenzlänge der Daten nimmt die Komplexität des Netzwerks zu. Ich bin deshalb neugierig, welche Länge von Sequenzen mit einer guten Genauigkeit modellierbar wäre. Ich möchte eine …

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Text Mining: Wie gruppiert man Texte (zB Nachrichtenartikel) mit künstlicher Intelligenz?

Ich habe einige neuronale Netze (MLP (vollständig verbunden), Elman (wiederkehrend)) für verschiedene Aufgaben aufgebaut, z. B. zum Spielen von Pong, zum Klassifizieren handgeschriebener Ziffern und anderer Dinge ... Zusätzlich habe ich versucht, einige erste Faltungs-Neuronale Netze aufzubauen, z. B. zum Klassifizieren von mehrstelligen handschriftlichen Notizen, aber ich bin völlig neu …

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Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?

Während wir uns mit der Literatur über neuronale Netze befassen, können wir andere Methoden mit neuromorphen Topologien identifizieren ("Neural-Network" -ähnliche Architekturen). Und ich spreche nicht über den Satz der universellen Approximation . Beispiele sind unten angegeben. Dann frage ich mich: Was ist die Definition eines künstlichen neuronalen Netzwerks? Seine Topologie …

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Neuronale Netze gegen alles andere

Ich habe keine zufriedenstellende Antwort von Google gefunden . Wenn die Daten, die ich habe, in der Größenordnung von Millionen liegen, ist Deep Learning natürlich der richtige Weg. Und ich habe gelesen, dass es vielleicht besser ist, beim maschinellen Lernen andere Methoden zu verwenden, wenn ich keine großen Datenmengen habe. …

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Als «neural-networks» getaggte Fragen