Pytania oznaczone «tensorflow»

12

W jaki sposób opadanie gradientu minibatch aktualizuje wagi dla każdego przykładu w partii?

Jeśli przetwarzamy powiedzmy 10 przykładów w partii, rozumiem, że możemy zsumować stratę dla każdego przykładu, ale jak działa propagacja wsteczna w odniesieniu do aktualizacji wag dla każdego przykładu? Na przykład: Przykład 1 -> strata = 2 Przykład 2 -> strata = -2 Powoduje to średnią...

12

Jak (systematycznie) dostrajać tempo uczenia się przy spadku gradientu jako optymalizatorze?

Osoba z zewnątrz w polu ML / DL; rozpoczął kurs głębokiego uczenia Udacity oparty na Tensorflow; wykonanie zadania 4 zadanie 4; próba dostrojenia szybkości uczenia się za pomocą następującej konfiguracji: Wielkość partii 128 Liczba kroków: wystarczy, aby wypełnić 2 epoki Rozmiary ukrytych warstw:...

python machine-learning tensorflow deep-learning

11

Czy sieci neuronowe zwykle „zapuszczają” się podczas treningu?

Próbuję wytrenować głęboką sieć neuronową do klasyfikacji, wykorzystując propagację wsteczną. W szczególności używam splotowej sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów, korzystając z biblioteki Tensor Flow. Podczas treningu doświadczam dziwnego zachowania i zastanawiam się, czy jest to typowe, czy...

machine-learning classification neural-networks conv-neural-network tensorflow

10

WaveNet nie jest tak naprawdę rozszerzonym splotem, prawda?

W najnowszym artykule WaveNet autorzy odnoszą się do swojego modelu jako stosu warstw rozszerzonych splotów. Tworzą również następujące wykresy wyjaśniające różnicę między zwinięciem „zwykłym” a zwężeniem rozszerzonym. Wyglądają zwykłe sploty Jest to splot o wielkości filtra 2 i kroku 1,...

neural-networks deep-learning conv-neural-network tensorflow

10

Dlaczego losowe funkcje Fouriera są nieujemne?

Losowe funkcje Fouriera zapewniają przybliżenia funkcji jądra. Są używane do różnych metod jądra, takich jak SVM i procesy Gaussa. Dzisiaj próbowałem użyć implementacji TensorFlow i uzyskałem wartości ujemne dla połowy moich funkcji. Jak rozumiem, to nie powinno się zdarzyć. Wróciłem więc do...

machine-learning kernel-smoothing feature-construction tensorflow fourier-transform

10

W jaki sposób Tensorflow `tf.train.Optimizer` oblicza gradienty?

Postępuję zgodnie z samouczkiem mens Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Samouczek używa tf.train.Optimizer.minimize(konkretnie tf.train.GradientDescentOptimizer). Nigdzie nie widzę żadnych argumentów do...

python optimization tensorflow

9

Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie

Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty