Sou um estudante de graduação de calouro (mencionando isso para que você possa perdoar meu desconhecimento) que atualmente está fazendo pesquisas usando redes neurais. Eu codifiquei uma rede neural de três nós (que funciona) com base nas orientações do meu professor. No entanto, gostaria de seguir...
Atualmente, estou me preparando para um exame em redes neurais. Em vários protocolos de exames anteriores, li que as funções de ativação dos neurônios (nos perceptrons multicamadas) devem ser monotônicas. Entendo que as funções de ativação devem ser diferenciáveis, ter uma derivada que não é 0 na...
Digamos que tenho uma imagem de cima para baixo de uma seta e quero prever o ângulo que essa seta faz. Isso seria entre e 360 graus, ou entre 0 e 2 π . O problema é que esse alvo é circular, 0 e 360 graus são exatamente os mesmos, o que é uma invariância que eu gostaria de incorporar ao meu alvo, o...
Digamos que eu tenha transferido o aprendizado em uma rede pré-treinada para reconhecer 10 objetos. Como adicionar um décimo primeiro item que a rede possa classificar sem perder as 10 categorias que eu já treinei nem as informações do modelo pré-treinado original? Um amigo me disse que uma...
Ao ler sobre a geração de texto com redes neurais recorrentes, notei que alguns exemplos foram implementados para gerar texto palavra por palavra e outros, caractere por caractere, sem especificar o porquê. Então, qual é a diferença entre os modelos RNN que predizem texto por palavra e os que...
Estou usando o Brain para treinar uma rede neural em um conjunto de recursos que inclui valores positivos e negativos. Mas o Brain requer valores de entrada entre 0 e 1. Qual é a melhor maneira de normalizar meus
Estou treinando uma rede neural convolucional para classificar imagens em condições de neblina (3 aulas). No entanto, para cada uma das cerca de 150.000 imagens, também tenho quatro variáveis meteorológicas disponíveis que podem ajudar a prever as classes das imagens. Fiquei imaginando como...
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
Gostaria de saber em que situações é vantajoso empilhar
Criei um modelo LSTM para prever perguntas duplicadas no conjunto de dados oficial do Quora. Os rótulos de teste são 0 ou 1. 1 indica que o par de perguntas está duplicado. Depois de criar o modelo usando model.fit, eu testo o modelo usando model.predictos dados de teste. A saída é uma matriz de...
A ideia de aplicar filtros para fazer algo como identificar arestas é uma ideia bem legal. Por exemplo, você pode tirar uma imagem de 7. Com alguns filtros, você pode acabar com imagens transformadas que enfatizam diferentes características da imagem original. O original 7: pode ser...
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...
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...
Eu tenho uma pequena sub-pergunta a esta pergunta . Entendo que, quando se propaga de volta através de uma camada de pool máximo, o gradiente é roteado de volta de uma maneira que o neurônio na camada anterior, que foi selecionada como max, obtém todo o gradiente. O que eu não tenho 100% de...
Quando solicito ao Keras para aplicar a previsão com um modelo ajustado a um novo conjunto de dados sem rótulo como este: model1.predict_classes(X_test) Funciona bem. Mas quando tento fazer previsão para apenas uma linha, ela falha: model1.predict_classes(X_test[10]) Exception: Error when...
Eu estava tentando implementar uma rede neural do zero para entender a matemática por trás dela. Meu problema está completamente relacionado à retropropagação quando adotamos derivada em relação ao viés) e deduzi todas as equações usadas na retropropagação. Agora, toda equação está de acordo com o...
Nas Árvores de Decisão, podemos entender a saída da estrutura da árvore e também podemos visualizar como a Árvore de Decisão toma decisões. Portanto, as árvores de decisão têm explicabilidade (sua saída pode ser explicada facilmente). Temos explicabilidade em redes neurais como nas árvores de...
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...
Eu li alguns artigos sobre a inicialização do kernel e muitos documentos mencionam que eles usam a regularização L2 do kernel (geralmente com ).λ = 0,0001λ=0,0001\lambda = 0.0001 Alguém faz algo diferente do que inicializar o viés com zero constante e não regularizá-lo? Documentos de...
Eu não sou especialista em auto-codificadores ou redes neurais, por qualquer meio, então me perdoe se essa é uma pergunta boba. Para fins de redução de dimensão ou visualização de clusters em dados de alta dimensão, podemos usar um autoencoder para criar uma representação bidimensional (com...