คำถามติดแท็ก autoencoder

ฉันไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญใน autoencoders หรือเครือข่ายประสาทด้วยวิธีการใด ๆ ดังนั้นยกโทษให้ฉันถ้านี่เป็นคำถามที่โง่ สำหรับวัตถุประสงค์ของการลดขนาดหรือการแสดงภาพกลุ่มในข้อมูลมิติสูงเราสามารถใช้ autoencoder เพื่อสร้างการแสดงภาพ 2 มิติ (สูญเสีย) โดยการตรวจสอบผลลัพธ์ของเลเยอร์เครือข่ายด้วย 2 โหนด ตัวอย่างเช่นด้วยสถาปัตยกรรมต่อไปนี้เราจะตรวจสอบผลลัพธ์ของเลเยอร์ที่สาม [ X] → N1= 100 → N2= 25 → ( N3= 2 ) → N4= 25 → N5= 100 → [ X][X]→N1=100→N2=25→(N3=2)→N4=25→N5=100→[X][X] \rightarrow N_1=100 \rightarrow N_2=25 \rightarrow (N_3=2) \rightarrow N_4=25 \rightarrow N_5=100 \rightarrow [X] โดยที่คือข้อมูลอินพุตและคือจำนวนโหนดในเลเยอร์ …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

ฉันกำลังสร้างต้นแบบแอปพลิเคชันและฉันต้องการโมเดลภาษาเพื่อคำนวณความงุนงงในประโยคที่สร้างขึ้น มีรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมในภาษาไพ ธ อนที่ฉันสามารถใช้ได้หรือไม่? บางสิ่งที่เรียบง่ายเช่น model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 ฉันดูบางกรอบ แต่ไม่สามารถค้นหาสิ่งที่ฉันต้องการ ฉันรู้ว่าฉันสามารถใช้สิ่งที่ชอบ: from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) สิ่งนี้ใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่ดีใน Brown Corpus แต่ฉันกำลังมองหาโมเดลที่สร้างขึ้นอย่างดีในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เช่นชุดข้อมูลคำ 1b สิ่งที่ฉันสามารถเชื่อถือได้จริง ๆ ผลลัพธ์สำหรับโดเมนทั่วไป (ไม่เพียงข่าว)

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

ฉันเพิ่งอ่านบทความของ Geoff Hinton เกี่ยวกับการเปลี่ยนระบบอ่านรหัสอัตโนมัติ Hinton, Krizhevsky และ Wang: กำลังเปลี่ยนรูปตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ในเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้ของเครื่อง, 2011 และอยากจะเล่นกับอะไรแบบนี้ แต่เมื่ออ่านมันฉันไม่ได้รับรายละเอียดเพียงพอจากบทความเกี่ยวกับวิธีการใช้งานจริง ไม่มีใครรู้ว่าการทำแผนที่ระหว่างพิกเซลอินพุตกับแคปซูลควรทำงานอย่างไร สิ่งที่ควรเกิดขึ้นในหน่วยการรู้จำ? ควรฝึกอบรมอย่างไร มันเป็นแค่เสาหลังมาตรฐานระหว่างการเชื่อมต่อทุกครั้งหรือไม่ ยิ่งไปกว่านั้นจะเป็นลิงค์ไปยังซอร์สโค้ดบางตัวสำหรับสิ่งนี้หรือสิ่งที่คล้ายกัน

10 neural-network  deep-learning  autoencoder 

ฉันทำงานกับการวิเคราะห์ข้อมูล EEG ซึ่งในที่สุดจะต้องจัดประเภท อย่างไรก็ตามการได้รับป้ายกำกับสำหรับการบันทึกค่อนข้างแพงซึ่งทำให้ฉันต้องพิจารณาแนวทางที่ไม่ได้รับการดูแลเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากของเรา สิ่งนี้นำไปสู่การพิจารณาตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเรียงซ้อนซึ่งอาจเป็นความคิดที่ดี อย่างไรก็ตามมันก็สมเหตุสมผลที่จะใช้โครงข่ายประสาทเทียมเนื่องจากการกรองบางประเภทนั้นเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากต่อ EEG และมีแนวโน้มว่ายุคที่ควรพิจารณาจะวิเคราะห์เฉพาะที่และไม่ใช่ทั้งหมด มีวิธีที่ดีในการรวมสองวิธีนี้หรือไม่? ดูเหมือนว่าเมื่อผู้คนใช้ CNN พวกเขามักใช้การฝึกอบรมภายใต้การดูแลหรืออะไร ประโยชน์หลักสองประการของการสำรวจเครือข่ายประสาทเทียมสำหรับปัญหาของฉันดูเหมือนจะเป็นแง่มุมที่ไม่ได้รับการดูแลและการปรับแต่งอย่างละเอียด (มันน่าสนใจที่จะสร้างเครือข่ายข้อมูลประชากรแล้วปรับแต่งสำหรับแต่ละบุคคล) มีใครรู้บ้างไหมว่าฉันสามารถสั่งให้ CNN เป็นเหมือนตัวแปลงสัญญาณอัตโนมัติที่ "พิการ" หรือว่าจะไม่มีประโยชน์หรือไม่? ฉันควรจะพิจารณาสถาปัตยกรรมอื่น ๆ เช่นเครือข่ายความเชื่อที่ลึกซึ้งหรือไม่?

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder