Вопросы с тегом «deep-learning»

13
Интервал прогнозирования вокруг прогноза временных рядов LSTM

Существует ли метод для расчета интервала прогнозирования (распределения вероятностей) вокруг прогноза временного ряда из нейронной сети LSTM (или другой рекуррентной)? Скажем, например, я прогнозирую 10 выборок в будущем (от t + 1 до t + 10), основываясь на последних 10 наблюдаемых выборках (от...

machine-learning deep-learning time-series prediction lstm
13
Визуализация глубокого обучения нейронной сети

Я пытаюсь найти эквивалент диаграмм Хинтона для многослойных сетей, чтобы построить вес во время обучения. Обученная сеть в некоторой степени похожа на Deep SRN, т. Е. Имеет большое количество матриц с несколькими весами, что делает одновременное построение нескольких диаграмм Хинтона визуально...

machine-learning neural-network visualization deep-learning
13
Должен ли я использовать графический процессор или процессор для вывода?

Я управляю нейронной сетью глубокого обучения, которая была обучена графическим процессором. Теперь я хочу развернуть это на нескольких хостах для вывода. Вопрос в том, каковы условия, чтобы решить, следует ли мне использовать GPU или CPU для вывода? Добавление более подробной информации из...

deep-learning gpu
13
Как глубоко обучение NNS различного сейчас (2016) от тех, которые я изучал только 4 года назад (2012)?

В Википедии и deeplearning4j сказано, что NN с глубоким обучением (DLNN) - это NN, которые имеют> 1 скрытый слой. Подобные NN были стандартными в университете для меня, в то время как DLNN сейчас очень популярны. Был там, сделал это - в чем дело? Я также слышал, что сложенные NN считаются...

neural-network deep-learning
13
Почему в свертках всегда используются нечетные числа в качестве filter_size

Если мы посмотрим на 90-99% статей, опубликованных с использованием CNN (ConvNet). Подавляющее большинство из них использует размер фильтра нечетных чисел : {1, 3, 5, 7} для наиболее часто используемых. Эта ситуация может привести к некоторой проблеме: при таких размерах фильтров операция свертки...

deep-learning convnet computer-vision convolution
13
Есть ли возможность изменить показатель, используемый обратным вызовом ранней остановки в Керасе?

При использовании обратного вызова ранней остановки в Keras обучение останавливается, когда некоторая метрика (обычно потеря проверки) не увеличивается. Есть ли способ использовать другую метрику (например, точность, отзыв, f-мера) вместо потери проверки? Все примеры, которые я видел до сих пор,...

machine-learning neural-network deep-learning keras
13
Почему добавление слоя отсева улучшает производительность глубокого / машинного обучения, учитывая, что выпадение подавляет некоторые нейроны из модели?

Если удаление некоторых нейронов приводит к более эффективной модели, почему бы не использовать более простую нейронную сеть с меньшим количеством слоев и меньшим количеством нейронов? Зачем строить большую, более сложную модель в начале, а потом подавлять...

machine-learning deep-learning keras regularization dropout
13
Почему инициализация весов и смещений должна быть выбрана около 0?

Я прочитал это: Чтобы обучить нашу нейронную сеть, мы инициализируем каждый параметр W (l) ijWij (l) и каждый b (l) ibi (l) к небольшому случайному значению около нуля (скажем, согласно нормальному (0, 02) нормальному (0) , ϵ2) распределение для некоторого малого ϵϵ, скажем 0,01) из учебников...

deep-learning stanford-nlp randomized-algorithms
13
В чем разница между повышением частоты дискретизации и билинейным повышением частоты дискретизации в CNN?

Я пытаюсь понять эту статью и не уверен, что такое билинейное повышение частоты дискретизации. Кто-нибудь может объяснить это на высоком уровне?

deep-learning convnet cnn convolution
13
Что такое 1D сверточный слой в глубоком обучении?

У меня есть хорошее общее представление о роли и механизме сверточных слоев в Deep Learning для обработки изображений в случае реализации 2D или 3D - они «просто» пытаются поймать 2D-шаблоны в изображениях (в 3 каналах в случае 3D). Но недавно я столкнулся с одномерными сверточными слоями в...

deep-learning nlp convolution
12
Многозадачное обучение в Керасе

Я пытаюсь реализовать общие слои в Keras. Я вижу, что Keras имеет keras.layers.concatenate, но я не уверен в документации о его использовании. Могу ли я использовать его для создания нескольких общих слоев? Как лучше всего реализовать простую общую нейронную сеть, как показано ниже, с...

machine-learning neural-network deep-learning keras multitask-learning
12
Сколько ячеек LSTM я должен использовать?

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть...

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
12
глубокое обучение для задач, не связанных с имиджем и не являющихся НЛП?

Пока есть много интересных приложений для глубокого изучения в области компьютерного зрения или обработки естественного языка. Как это в других более традиционных областях? Например, у меня есть традиционные социально-демографические переменные плюс, возможно, много лабораторных измерений и я хочу...

deep-learning
12
Потери и точность проверки остаются постоянными

Я пытаюсь реализовать эту статью на множестве медицинских изображений. Я делаю это в Керасе. Сеть по существу состоит из 4 слоев conv и max-pool, за которыми следуют полностью связанный слой и программный классификатор max. Насколько я знаю, я следовал архитектуре, упомянутой в статье. Однако...

machine-learning python deep-learning keras
12
Глубокое обучение с помощью спектрограмм для распознавания звука

Я искал возможность классифицировать звук (например, звуки животных), используя спектрограммы. Идея состоит в том, чтобы использовать глубоко сверточные нейронные сети, чтобы распознавать сегменты в спектрограмме и выводить одну (или несколько) меток классов. Это не новая идея (см., Например,...

deep-learning multilabel-classification audio-recognition
11
В чем разница между дилатацией и деконволюцией?

Эти две операции свертки очень распространены в глубоком обучении прямо сейчас. Я читал о расширенном сверточном слое в этой статье: WAVENET: ОБЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ СЫРЬЕГО АУДИО и Деконволюция в этой статье: полностью сверточные сети для семантической сегментации Оба, кажется, улучшают изображение, но в...

machine-learning deep-learning convnet computer-vision convolution
11
Как word2vec может быть использован для выявления невидимых слов и соотнести их с уже подготовленными данными

Я работал на word2vec gensim модели и нашел, что это действительно интересно. Меня интересует, как неизвестное / невидимое слово при проверке с моделью сможет получить аналогичные термины от обученной модели. Это возможно? Может word2vec быть переделаны для этого? Или учебный корпус должен иметь...

nlp deep-learning word-embeddings unsupervised-learning