คำถามติดแท็ก neural-network

ฉันกำลังมองหาที่จะใช้การใช้งาน word2vec ของ Google เพื่อสร้างระบบรู้จำชื่อเอนทิตี ฉันได้ยินมาว่าตาข่ายแบบวนซ้ำที่มีการแพร่กระจายกลับผ่านโครงสร้างนั้นเหมาะสำหรับงานการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ แต่ฉันไม่สามารถหาการใช้งานที่เหมาะสมหรือแบบฝึกหัดที่ดีสำหรับแบบจำลองชนิดนั้น เนื่องจากฉันทำงานกับคลังข้อมูลผิดปกติเครื่องมือ NER มาตรฐานใน NLTK และที่คล้ายกันจึงทำงานได้แย่มากและดูเหมือนว่าฉันจะต้องฝึกระบบของตัวเอง กล่าวโดยย่อคือทรัพยากรใดบ้างที่มีสำหรับปัญหาประเภทนี้ มีมาตรฐานการใช้งานเครือข่ายประสาทแบบเรียกซ้ำ?

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

ฉันหวังว่าคุณสามารถช่วยฉันได้เนื่องจากฉันมีคำถามในหัวข้อนี้ ฉันใหม่ในด้านการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและในขณะที่ฉันทำแบบฝึกหัดบางอย่างฉันไม่สามารถสร้างความสัมพันธ์หรือแยกแยะความคิดต่าง ๆ ได้

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Gradient Descent และ Stochastic Gradient Descent? ฉันไม่คุ้นเคยกับสิ่งเหล่านี้คุณสามารถอธิบายความแตกต่างด้วยตัวอย่างสั้น ๆ ได้หรือไม่?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

ฉันมักจะได้ยินคนพูดว่าทำไมเครือข่ายประสาทเทียมยังคงเข้าใจไม่ดี เป็นที่ทราบหรือไม่ว่าทำไมเครือข่ายประสาทเทียมมักจะจบลงด้วยการเรียนรู้คุณสมบัติที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเมื่อเราไปถึงเลเยอร์? อะไรทำให้พวกเขาสร้างฟีเจอร์สแต็กเช่นนี้และมันจะเป็นจริงสำหรับเครือข่ายนิวรัลลึกชนิดอื่น ๆ ด้วยหรือไม่?

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

วิธีการคำนวณ mAP (หมายถึงความแม่นยำเฉลี่ย) สำหรับภารกิจตรวจจับสำหรับผู้นำ Pascal VOC ได้อย่างไร http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 มีการกล่าว - ที่หน้า 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf ความแม่นยำเฉลี่ย (AP) สำหรับความท้าทาย VOC2007 ความแม่นยำเฉลี่ยแบบสอดแทรก (Salton และ Mcgill 1986) ถูกใช้เพื่อประเมินทั้งการจำแนกและการตรวจจับ สำหรับงานและคลาสที่กำหนดเส้นโค้งความแม่นยำ / การเรียกคืนถูกคำนวณจากเอาต์พุตอันดับของวิธีการ การเรียกคืนถูกกำหนดให้เป็นสัดส่วนของตัวอย่างเชิงบวกทั้งหมดที่จัดอันดับอยู่เหนืออันดับที่กำหนด ความแม่นยำคือสัดส่วนของตัวอย่างทั้งหมดข้างต้นที่อยู่ในระดับบวก AP สรุปรูปร่างของเส้นโค้งความแม่นยำ / การเรียกคืนและถูกกำหนดเป็นความแม่นยำเฉลี่ยที่ชุดของสิบเอ็ดระดับการเรียกคืนที่เว้นระยะเท่ากัน AP = 1/11 ∑ r∈{0,0.1,...,1} pinterp(r) ความแม่นยำในการเรียกคืนแต่ละระดับ r ถูกสอดแทรกโดยการวัดความแม่นยำสูงสุดสำหรับวิธีที่การเรียกคืนที่สอดคล้องกันเกินกว่า r: pinterp(r) = max p(r˜)โดยที่ p (r˜) คือความแม่นยำที่วัดได้ที่การเรียกคืน …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

ฉันต้องการคำนวณความแม่นยำการเรียกคืนและคะแนน F1 สำหรับโมเดล KerasClassifier ไบนารีของฉัน แต่ไม่พบวิธีแก้ปัญหาใด ๆ นี่คือรหัสจริงของฉัน: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, input_dim=45, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time.time())) time_callback = …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

เมื่อฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมหนึ่งพารามิเตอร์ขนาดใหญ่คือขนาดของรถมินิบัส ตัวเลือกทั่วไปคือองค์ประกอบ 32, 64 และ 128 ต่อมินิแบทช์ มีกฎ / แนวทางใดบ้างที่ควรมี mini-batch ขนาดใหญ่? สิ่งพิมพ์ใดบ้างที่ตรวจสอบผลกระทบของการฝึกอบรม?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีคอลัมน์อินพุต 34 คอลัมน์และ 8 คอลัมน์เอาต์พุต วิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาคือใช้อินพุต 34 ตัวและสร้างแบบจำลองการถดถอยแบบแยกเฉพาะสำหรับแต่ละคอลัมน์ผลลัพธ์ ฉันสงสัยว่าปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยใช้เพียงหนึ่งโมเดลโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ Neural Network ฉันใช้ Multilayer Perceptron แต่ต้องการโมเดลหลายแบบเช่นการถดถอยเชิงเส้น Sequence to Sequence เป็นตัวเลือกที่ทำงานได้หรือไม่? ฉันใช้ TensorFlow ฉันมีรหัส แต่ฉันคิดว่ามันสำคัญกว่าที่จะเข้าใจสิ่งที่ฉันพลาดในแง่ของทฤษฎีพหุเพอร์ตรอนหลายชั้น ฉันเข้าใจว่าใน MLP ถ้าคุณมีหนึ่งโหนดมันจะให้ผลลัพธ์หนึ่ง หากคุณมีโหนดเอาต์พุต 10 โหนดแสดงว่าเป็นปัญหาแบบหลายคลาส คุณเลือกคลาสที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดจาก 10 เอาต์พุต แต่ในกรณีของฉันแน่นอนว่าจะมี 8 เอาต์พุตสำหรับอินพุตเดียวกัน ให้บอกว่าสำหรับชุดอินพุตคุณจะได้รับพิกัด 3 มิติของบางสิ่ง (X, Y, Z) ชอบอินพุต = {1,10,5,7} เอาท์พุท = {1,2,1} ดังนั้นสำหรับอินพุตเดียวกัน {1,10,5,7} ฉันต้องสร้างแบบจำลองสำหรับค่า …

21 neural-network  regression  tensorflow 

ฉันสงสัยว่ามีสถานการณ์ใดบ้างที่มีการไล่ระดับสีแบบเกรเดียนต์ไม่รวมกันเป็นอย่างต่ำ ฉันทราบดีว่าการไล่ระดับสีไม่ได้รับประกันว่าจะมาบรรจบกันในระดับที่เหมาะสมที่สุดในโลก ฉันก็ทราบด้วยว่ามันอาจจะแตกต่างจากที่เหมาะสมถ้าพูดขนาดก้าวใหญ่เกินไป อย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าสำหรับฉันถ้ามันเบี่ยงเบนจากค่าที่เหมาะสมบางส่วนมันก็จะไปสู่ค่าที่เหมาะสมที่สุด ดังนั้นการไล่ระดับสีจะรับประกันได้ว่าจะมาบรรจบกันในระดับท้องถิ่นหรือระดับโลก นั่นถูกต้องใช่ไหม? ถ้าไม่คุณช่วยกรุณาอธิบายตัวอย่างคร่าวๆได้ไหม

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Kerasสนับสนุนทั้งTensorFlowและTheanoในฐานะแบ็กเอนด์: อะไรคือข้อดี / ข้อเสียของการเลือกแบบหนึ่งกับแบบอื่น ๆ นอกเหนือจากความจริงที่ว่าปัจจุบันการดำเนินการบางอย่างไม่ได้ถูกนำไปใช้กับแบ็กเอนด์ TensorFlow

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

บางทีนี่อาจจะกว้างเกินไป แต่ฉันกำลังมองหาข้อมูลอ้างอิงเกี่ยวกับวิธีใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในงานการสรุปข้อความ ฉันได้ใช้การสรุปข้อความโดยใช้วิธีการหาคำแบบมาตรฐานและการจัดอันดับประโยค แต่ฉันต้องการสำรวจความเป็นไปได้ของการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับงานนี้ ฉันได้ผ่านการใช้งานบางอย่างที่ให้ไว้ในwildml.comโดยใช้ Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ฉันต้องการทราบวิธีใช้ไลบรารีเช่น TensorFlow หรือ Theano สำหรับการสรุปข้อความและการแยกคำหลัก เป็นเวลาประมาณหนึ่งสัปดาห์แล้วที่ฉันเริ่มทดลองกับ Neural nets และฉันตื่นเต้นมากที่เห็นว่าประสิทธิภาพของห้องสมุดเหล่านี้เปรียบเทียบกับวิธีก่อนหน้าของฉันกับปัญหานี้อย่างไร ฉันกำลังมองหาเอกสารที่น่าสนใจและโครงการ GitHub ที่เกี่ยวข้องกับการสรุปข้อความโดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยใช้กรอบงานเหล่านี้ ใครช่วยให้ฉันมีการอ้างอิงบางอย่าง?

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

ข้อไหนดีกว่าเพื่อความถูกต้องหรือเหมือนกัน แน่นอนถ้าคุณใช้ categorical_crossentropy คุณใช้การเข้ารหัสแบบร้อนและหากคุณใช้ sparse_categorical_crossentropy คุณจะเข้ารหัสเป็นจำนวนเต็มปกติ นอกจากนี้เมื่อใดจะดีกว่าอีกอัน

20 neural-network  keras  loss-function  encoding 

ฉันสงสัยว่าเราต้องตัดสินใจได้อย่างไรว่ามีโหนดจำนวนเท่าใดในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และจำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ที่จะใส่เมื่อเราสร้างสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท ฉันเข้าใจว่าชั้นอินพุทและเอาท์พุทขึ้นอยู่กับชุดการฝึกอบรมที่เรามี แต่เราจะตัดสินใจเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และสถาปัตยกรรมโดยรวมได้อย่างไร?

20 machine-learning  neural-network 

ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานถูกใช้เพื่อแนะนำแบบไม่เชิงเส้นในเอาต์พุตเชิงเส้นของประเภทw * x + bในเครือข่ายประสาท ซึ่งฉันสามารถเข้าใจอย่างสังหรณ์ใจสำหรับฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเช่น sigmoid ฉันเข้าใจถึงข้อดีของ ReLU ที่หลีกเลี่ยงเซลล์ประสาทที่ตายแล้วในระหว่างการแพร่กระจาย อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถเข้าใจได้ว่าเหตุใด ReLU จึงถูกใช้เป็นฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานหากเอาต์พุตของมันเป็นเส้นตรง จุดทั้งหมดของการเป็นฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานไม่ได้รับการพ่ายแพ้หรือไม่หากไม่ได้นำมาซึ่งความไม่เชิงเส้น

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

จากรหัสTensorflow : Tensorflow RnnCell num_units: int, The number of units in the LSTM cell. ไม่สามารถแยกแยะและหมายความว่าอะไร หน่วยของเซลล์ LSTM คืออะไร อินพุตเอาต์พุตและลืมประตู? นี่หมายถึง "จำนวนหน่วยในเลเยอร์การฉายซ้ำสำหรับ Deep LSTM" หรือไม่ แล้วเหตุใดจึงเรียกว่า "จำนวนหน่วยในเซลล์ LSTM" เซลล์ LSTM คืออะไรและอะไรคือความแตกต่างกับ VS LSTM block อะไรคือหน่วย LSTM ขั้นต่ำถ้าไม่ใช่เซลล์

19 neural-network  tensorflow  rnn