Я читал несколько статей, в которых обсуждались плюсы и минусы каждого метода, некоторые утверждали, что GA не дает никакого улучшения в поиске оптимального решения, в то время как другие показывают, что оно более эффективно. Кажется, что GA в литературе обычно предпочитают (хотя в основном люди...
Кажется, что все они представляют случайные величины узлами и (в) зависимости через (возможно, направленные) ребра. Мне особенно интересна точка зрения
В курсе Эндрю Нг « Нейронные сети и глубокое обучение» на Coursera он говорит, что использование tanhTaNчасtanh почти всегда предпочтительнее использования sigmoidsягмояdsigmoid . Причине он дает то , что выходные сигналы с помощью tanhTaNчасtanh центром , вокруг 0 , а не sigmoidsягмояdsigmoid «с...
Кто-нибудь видел какую-нибудь литературу по предварительной подготовке в глубокой сверточной нейронной сети? Я видел только неконтролируемую предварительную подготовку в автоэнкодере или ограниченных машинах...
У меня есть набор потоковых данных, примеры доступны по одному за раз. Я должен был бы сделать мультиклассовую классификацию на них. Как только я подал учебный пример в учебный процесс, я должен отказаться от этого примера. Параллельно я также использую новейшую модель для прогнозирования немеченых...
Я новичок в моделировании с нейронными сетями, но мне удалось создать нейронную сеть со всеми доступными точками данных, которая хорошо соответствует наблюдаемым данным. Нейронная сеть была сделана в R с пакетом nnet: require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ .,...
Я работал над проблемой регрессии, когда входной сигнал представляет собой изображение, а метка представляет собой непрерывное значение между 80 и 350. Изображения имеют некоторые химические вещества после реакции. Цвет, который получается, указывает концентрацию другого химического вещества,...
Я некоторое время изучал LSTM. Я понимаю на высоком уровне, как все работает. Однако, собираясь реализовать их с помощью Tensorflow, я заметил, что BasicLSTMCell требует параметра количества единиц (то есть num_units). Из этого очень подробного объяснения LSTM я понял, что один блок LSTM является...
Я совершенно новичок в нейронных сетях, но очень заинтересован в их понимании. Однако начать совсем не легко. Кто-нибудь может порекомендовать хорошую книгу или любой другой вид ресурса? Нужно ли читать? Я благодарен за любой...
Как объяснить разницу между логистической регрессией и нейронной сетью для аудитории, не имеющей опыта в статистике?
Компьютеры в течение долгого времени могли играть в шахматы, используя метод "грубой силы", исследуя определенную глубину и затем оценивая позицию. Компьютер AlphaGo, однако, использует только ANN для оценки позиций (насколько я знаю, он не выполняет поиск по глубине). Можно ли создать шахматный...
Введение Фон Внутри сверточной нейронной сети мы обычно имеем общую структуру / поток, который выглядит следующим образом: входное изображение (т.е. 2D вектор x) (1-й сверточный слой (Conv1) начинается здесь ...) свертывать набор фильтров ( w1) вдоль двумерного изображения (т. е. делать z1 = w1*x...
Почему мы используем выпрямленные линейные единицы (ReLU) с нейронными сетями? Как это улучшает нейронную сеть? Почему мы говорим, что ReLU является функцией активации? Разве Softmax не активирует функцию для нейронных сетей? Я предполагаю, что мы используем оба, ReLU и softmax, как это: нейрон 1 с...
Я читаю эту страницу: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html и это сказало, что сигмоидальный выходной слой с кросс-энтропией весьма похож на выходной слой softmax с логарифмической вероятностью. что произойдет, если я использую сигмоид с логарифмической вероятностью или softmax с...
Нейронная сеть изучает особенности набора данных как средство достижения определенной цели. Когда это будет сделано, мы можем захотеть узнать, чему научилась нейронная сеть. Каковы были особенности и почему это заботилось о тех. Может кто-нибудь дать какие-то ссылки на основной объем работ,...
Почему опасно инициализировать веса нулями? Есть ли простой пример, который демонстрирует
[Этот вопрос также был задан при переполнении стека] Короче вопрос Я изучаю сверточные нейронные сети и считаю, что эти сети не обрабатывают каждый входной нейрон (пиксель / параметр) одинаково. Представьте, что у нас есть глубокая сеть (много слоев), которая применяет свертку к некоторому входному...
Я читал статью Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями, и в разделе 3 они объясняли архитектуру своей сверточной нейронной сети и объясняли, как они предпочитают использовать: ненасыщенная нелинейность f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). потому что это было...
В чем разница между нейронной сетью , байесовской сетью , деревом решений и сетями Петри , хотя все они являются графическими моделями и визуально отображают причинно-следственную...
Почему узлы смещения используются в нейронных сетях? Сколько вы должны использовать? В каких слоях вы должны их использовать: все скрытые слои и выходной слой?...