Se eu olhar para uma das muitas fontes para as aulas da Imagenet na Internet, não consigo encontrar uma única classe relacionada aos seres humanos (e não, o harvestman não é alguém que colhe, mas é o que eu conhecia como um pai de pernas longas, uma espécie de aranha :-). Como isso é possível? Eu...
Quero treinar um modelo de aprendizado profundo em um conjunto de dados contendo cerca de 3000 imagens. Como o conjunto de dados é enorme, quero usar o Google colab, pois é compatível com GPU. Como faço para carregar esta pasta de imagem completa no meu notebook e
Como você usa o LeakyRelu como uma função de ativação na sequência DNN em keras? Se eu quiser escrever algo parecido com: model = Sequential() model.add(Dense(90, activation='LeakyRelu')) Qual é a solução? Coloque LeakyRelu semelhante a Relu? A segunda pergunta é: qual é a melhor configuração...
Estou tentando entender este artigo e não tenho certeza do que é a amostragem bi-linear. Alguém pode explicar isso em alto
Eu tenho uma boa compreensão geral do papel e mecanismo das camadas convolucionais no Deep Learning para processamento de imagens no caso de implementações 2D ou 3D - elas "simplesmente" tentam capturar padrões 2D nas imagens (em 3 canais no caso de 3D). Mas, recentemente, esbarrei em camadas...
Atualmente, estou tentando entender a arquitetura de uma CNN. Entendo a convolução, a camada ReLU, a camada de pool e a camada totalmente conectada. No entanto, ainda estou confuso sobre os pesos. Em uma rede neural normal, cada neurônio tem seu próprio peso. Na camada totalmente conectada, cada...
Se a remoção de alguns neurônios resulta em um modelo com melhor desempenho, por que não usar uma rede neural mais simples com menos camadas e menos neurônios? Por que construir um modelo maior e mais complicado no começo e suprimir partes dele mais
Ao usar o retorno de chamada de Parada Antecipada no Keras, o treinamento é interrompido quando alguma métrica (geralmente perda de validação) não está aumentando. Existe uma maneira de usar outra métrica (como precisão, recall, f-measure) em vez da perda de validação? Todos os exemplos que eu vi...
Estou tentando encontrar um equivalente dos diagramas de Hinton para redes multicamadas para plotar os pesos durante o treinamento. A rede treinada é um pouco semelhante a um SRN profundo, ou seja, possui um número alto de matrizes de peso múltiplas, o que tornaria visualmente confusa a plotagem...
Eu li o seguinte: Para treinar nossa rede neural, inicializaremos cada parâmetro W (l) ijWij (l) e cada b (l) ibi (l) para um pequeno valor aleatório próximo de zero (digamos, de acordo com um Normal (0, ϵ2) Normal (0) , ϵ2) distribuição de alguns ϵϵ pequenos, digamos 0,01) dos tutoriais de...
Existe um método para calcular o intervalo de previsão (distribuição de probabilidade) em torno de uma série temporal prevista a partir de uma rede neural LSTM (ou outra rede recorrente)? Digamos, por exemplo, que estou prevendo 10 amostras no futuro (t + 1 a t + 10), com base nas últimas 10...
Se examinarmos 90-99% dos artigos publicados usando uma CNN (ConvNet). A grande maioria deles usa tamanho de filtro de números ímpares : {1, 3, 5, 7} para os mais usados. Essa situação pode levar a algum problema: com esses tamanhos de filtro, geralmente a operação de convolução não é perfeita com...
Quero saber se a descida de gradiente é o principal algoritmo usado em otimizadores como Adam, Adagrad, RMSProp e vários outros otimizadores.
Dizem na Wikipedia e no deeplearning4j que NN de aprendizado profundo (DLNN) são NN que têm> 1 camada oculta. Esse tipo de NN era padrão na universidade para mim, enquanto o DLNN é muito popular no momento. Estive lá, fiz isso - qual é o grande problema? Ouvi também que NN empilhados são...
Eu estava estudando a possibilidade de classificar o som (por exemplo, sons de animais) usando espectrogramas. A idéia é usar redes neurais convolucionais profundas para reconhecer segmentos no espectrograma e emitir um (ou muitos) rótulos de classe. Esta não é uma idéia nova (veja, por exemplo ,...
Até o momento, existem muitas aplicações interessantes para aprendizado profundo em visão computacional ou processamento de linguagem natural. Como é em outros campos mais tradicionais? Por exemplo, tenho variáveis sociodemográficas tradicionais e talvez muitas medições de laboratório e quero...
Estou tentando implementar camadas compartilhadas no Keras. Vejo que Keras tem keras.layers.concatenate, mas não tenho certeza da documentação sobre seu uso. Posso usá-lo para criar várias camadas compartilhadas? Qual seria a melhor maneira de implementar uma rede neural compartilhada simples, como...
A maioria dos modelos avançados de aprendizado profundo, como VGG, ResNet etc., requer imagens quadradas como entrada, geralmente com um tamanho de pixel de 224x224224x224224x224 . Existe uma razão pela qual a entrada tenha que ter a mesma forma ou posso construir um modelo convnet com, digamos,...
Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...
Estou tentando implementar este artigo em um conjunto de imagens médicas. Eu estou fazendo isso em Keras. A rede consiste essencialmente em 4 camadas conv e max-pool, seguidas por uma camada totalmente conectada e um classificador soft max. Até onde sei, segui a arquitetura mencionada no artigo....