Согласно «Эффективному Backprop» ЛеКуна и др. (1998), хорошей практикой является нормализация всех входных данных таким образом, чтобы они центрировались вокруг 0 и лежали в диапазоне максимальной второй производной. Так, например, мы бы использовали [-0,5,0,5] для функции «Тан». Это должно...
Проблема в следующем: Получите градиент относительно входного слоя для нейронной сети с одним скрытым слоем, используя сигмоид для ввода -> скрытый, softmax для скрытого -> выход, с перекрестной потерей энтропии. Я могу пройти через большую часть деривации, используя правило цепочки, но я не...
Предположим, я хочу обучить глубокую нейронную сеть выполнять классификацию или регрессию, но я хочу знать, насколько достоверным будет прогноз. Как я мог этого добиться? Моя идея состоит в том, чтобы вычислить кросс-энтропию для каждого тренировочного материала, основываясь на его прогнозирующей...
Я изучаю глубокое обучение (особенно CNN) и то, как обычно требуется очень много данных для предотвращения переобучения. Однако мне также сказали, что чем больше емкость / больше параметров в модели, тем больше данных требуется для предотвращения переобучения. Поэтому мой вопрос: почему вы не...
Мой вопрос касается взаимосвязи между гипотезой эффективного кодирования, изложенной на странице Википедии об эффективных алгоритмах кодирования и обучения нейронной сети. Какова связь между гипотезой эффективного кодирования и нейронными сетями? Существуют ли какие-либо модели нейронных сетей,...
Справочная информация: я использую приближение Q-значения нейронной сети в моей задаче обучения подкрепления. Подход точно такой же, как описанный в этом вопросе , однако сам вопрос другой. В этом подходе количество выходов - это количество действий, которые мы можем предпринять. Иными словами,...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 11 месяцев назад . Мне нужно применить функцию активации Softmax к многослойному Perceptron в Scikit. Документация...
Я изучаю проблемы письменных заданий в классе глубокого обучения Стэнфордского НЛП http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Я пытаюсь понять ответ для 3а, где они ищут производную от вектора для центрального слова. Предположим, вам дан вектор предсказанного слова соответствующий...
Как и многие другие, я обнаружил, что ресурсы здесь и здесь чрезвычайно полезны для понимания ячеек LSTM. Я уверен, что понимаю, как значения обновляются и обновляются, и я достаточно уверен, чтобы добавить упомянутые «глазковые соединения» и т. Д. В моем примере у меня на каждом шаге времени есть...
Я тренирую простую сверточную нейронную сеть для регрессии, где задача состоит в том, чтобы предсказать (x, y) расположение блока на изображении, например: Выход сети имеет два узла, один для х, а другой для у. Остальная часть сети является стандартной сверточной нейронной сетью. Потеря...
Как вы интерпретируете кривую выживания из модели пропорционального риска Кокса? В этом игрушечном примере предположим, что у нас есть модель пропорционального риска Кокса для ageпеременной в kidneyданных, и сгенерируем кривую выживания. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я новичок в области машинного обучения, но я хотел...
Поэтому я пытаюсь научить себя нейронным сетям (для регрессионных приложений, а не для классификации изображений кошек). Моими первыми экспериментами было обучение сети внедрению КИХ-фильтра и дискретного преобразования Фурье (обучение сигналам «до» и «после»), поскольку обе эти линейные операции...
Имеет ли функция в форме стандартное имя? Например, - линейная функция.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a +
В книге «глубокое обучение Франсуа Шоле с Python» говорится: В результате настройка конфигурации модели на основе ее производительности на наборе проверки может быстро привести к подгонке к набору проверки, даже если ваша модель никогда не обучалась непосредственно этому. Центральное место в этом...
Я хочу провести анализ настроений над текстом, прочитал несколько статей, некоторые из них используют «Наивный байесовский», а другие - «Рекуррентную нейронную сеть (LSTM)» , с другой стороны, я видел библиотеку python для анализа настроений, которая это нлтк. Он использует "Наивный байесовский",...