Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w...
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w...
Próbowałem wykryć wartości odstające w zużyciu gazu energetycznego w niektórych holenderskich budynkach, budując model sieci neuronowej. Mam bardzo złe wyniki, ale nie mogę znaleźć przyczyny. Nie jestem ekspertem, dlatego chciałbym zapytać, co mogę poprawić i co robię źle. Oto pełny opis:...
Chciałbym użyć ANN do automatyzacji walut handlowych, najlepiej USD / EUR lub USD / GBP. Wiem, że jest to trudne i może nie być proste. Przeczytałem już kilka artykułów i przeprowadziłem eksperymenty, ale bez większego szczęścia. Chciałbym uzyskać poradę od EKSPERTÓW, aby to zadziałało. Oto co...
Próbuję trenować sztuczną sieć neuronową z dwiema warstwami splotowymi (c1, c2) i dwiema warstwami ukrytymi (c1, c2). Używam standardowego podejścia do propagacji wstecznej. W przejściu wstecznym obliczam wartość błędu warstwy (delta) na podstawie błędu poprzedniej warstwy, wag poprzedniej warstwy...
Wydaje się, że w wielu pakietach sieci neuronowych sparowanie funkcji celu ma zostać zminimalizowane za pomocą funkcji aktywacji w warstwie wyjściowej. Na przykład dla liniowej warstwy wyjściowej używanej do regresji standardową (i często jedyną możliwością) jest funkcja celu z kwadratem błędu....
Widziałem imponujący wynik z modeli LSTM produkujących teksty podobne do Szekspira. Zastanawiałem się, czy istnieje pakiet LSTM dla R. Poszukałem go, ale znalazłem tylko pakiety dla Pythona i Julii. (może jest jakiś problem z wydajnością, który wyjaśnia, dlaczego te programy są bardziej preferowane...
Właśnie przeczytałem artykuł Geoffa Hintona na temat transformacji autoencoderów Hinton, Krizhevsky i Wang: Transforming Auto- encoders . W sztucznych sieciach neuronowych i uczeniu maszynowym, 2011. i chciałbym się bawić z czymś takim. Ale po przeczytaniu nie mogłem uzyskać wystarczającej...
Chcę zaprojektować system, który po akapicie tekstu będzie mógł go skategoryzować i zidentyfikować kontekst: Jest szkolony z akapitów tekstowych generowanych przez użytkowników (takich jak komentarze / pytania / odpowiedzi) Każdy element w zestawie treningowym zostanie oznaczony. Więc na przykład...
Uczę się najlepiej poprzez eksperymenty i przykłady. Uczę się o sieciach neuronowych i mam (co myślę) całkiem niezłe rozumienie klasyfikacji i regresji, a także uczenie się pod nadzorem i bez nadzoru, ale natknąłem się na coś, czego nie potrafię zrozumieć; Gdybym chciał wytrenować AI w...
Biorąc pod uwagę trudne zadanie uczenia się (np. Wysoką wymiarowość, naturalną złożoność danych), głębokie sieci neuronowe stają się trudne do wyszkolenia. Aby złagodzić wiele problemów, można: Normalizuj dane && handpick jakości wybierz inny algorytm treningowy (np. RMSprop zamiast...
Jestem początkującym w Keras i zacząłem od przykładu MNIST, aby zrozumieć, jak biblioteka faktycznie działa. Fragment kodu problemu MNIST w przykładowym folderze Keras podano jako: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models...
Mam zestaw danych zawierający 20000 próbek, z których każda ma 12 różnych funkcji. Każda próbka należy do kategorii 0 lub 1. Chcę trenować sieć neuronową i las decyzyjny, aby kategoryzować próbki, aby móc porównać wyniki i obie techniki. Pierwszą rzeczą, na którą natknąłem się, jest właściwa...
We wstępie właśnie się zmieniłem loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) do loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) i model nie jest w stanie dowiedzieć się, że strata z czasem stała się większa.
Dowiedziałem się o Convolutional Neural Networks. Patrząc na Kerasprzykłady, natknąłem się na trzy różne metody splotu. Mianowicie 1D, 2D i 3D. Jakie są różnice między tymi trzema warstwami? Jakie są ich przypadki użycia? Czy są jakieś linki lub odniesienia, które pokazują ich przypadki...
Zastanawiam się, jak interpretować architekturę cykliczną w kontekście EEG. W szczególności myślę o tym jako o Rekurencyjnym CNN (w przeciwieństwie do architektur takich jak LSTM), ale może dotyczy to również innych typów sieci rekurencyjnych Kiedy czytam o R-CNN, są one zwykle wyjaśniane w...
Tło: Dopasowując sieci neuronowe z aktywacją relu, stwierdziłem, że czasami prognoza staje się prawie stała. Uważam, że jest to spowodowane umieraniem neuronów relu podczas treningu, jak stwierdzono tutaj. (Na czym polega problem „umierania ReLU” w sieciach neuronowych? ) Pytanie: Mam nadzieję...
Jestem początkującym w sieciach neuronowych i obecnie badam model word2vec. Trudno mi jednak zrozumieć, czym dokładnie jest matryca funkcji. Rozumiem, że pierwsza matryca to jeden gorący wektor kodowania dla danego słowa, ale co oznacza druga matryca? Mówiąc dokładniej, co oznacza każda z tych...
Chciałbym użyć ANN dla mojego problemu, ale problem polega na tym, że moje numery wejściowe i wyjściowe węzłów nie są naprawione. Zanim zadałem pytanie, przeprowadziłem wyszukiwanie w Google i okazało się, że RNN może mi pomóc w rozwiązaniu mojego problemu. Ale wszystkie przykłady, które...
Usiłuję zbudować system rozpoznawania gestów do klasyfikowania gestów ASL (amerykański język migowy) , więc moje dane wejściowe powinny być sekwencją klatek z kamery lub pliku wideo, a następnie wykrywa tę sekwencję i odwzorowuje ją na odpowiednią klasa (spać, pomagać, jeść, biegać itp.) Chodzi o...
Obecnie uczę sieci neuronowej i nie mogę zdecydować, którego użyć, aby wdrożyć moje kryteria wczesnego zatrzymania: utratę walidacji lub mierniki takie jak dokładność / f1score / auc / cokolwiek obliczone na zestawie walidacyjnym. W swoich badaniach natknąłem się na artykuły broniące obu punktów...