Um tipo de arquitetura de rede neural profunda que permite o pré-treinamento não supervisionado em camadas.
Estou tendo a impressão de que, quando as pessoas estão se referindo a uma rede de "crenças profundas", essa é basicamente uma rede neural, mas muito grande. Isso está correto ou uma profunda rede de crenças também implica que o algoritmo em si é diferente (ou seja, nenhuma rede neural de avanço de...
Eu queria saber se existem boas bibliotecas R por aí para redes neurais de aprendizado profundo? Eu sei que existe o nnet,, neuralnete RSNNS, mas nenhum deles parece implementar métodos de aprendizado profundo. Estou especialmente interessado em não supervisionado, seguido de aprendizado...
Eu sou novo na área de aprendizado profundo e, para mim, o primeiro passo foi ler artigos interessantes no site deeplearning.net. Em artigos sobre aprendizado profundo, Hinton e outros falam principalmente sobre como aplicá-lo a problemas de imagem. Alguém pode tentar me responder, pode ser...
Estou procurando um artigo que possa ajudar a fornecer diretrizes sobre como escolher os hiperparâmetros de uma arquitetura profunda, como auto-codificadores empilhados ou redes de crenças profundas. Existem muitos hiperparâmetros e estou muito confuso sobre como escolhê-los. O uso da validação...
Estou confuso. Existe uma diferença entre as redes de crenças profundas e as máquinas Deep Boltzmann? Se sim, qual a
Então, eu estou tentando treinar imagens de humanos usando redes convolucionais. Leio os jornais ( Paper1 e paper2 ) e esta ligação stackoverflow , mas eu não estou certo que eu sou entender a estrutura das redes (não é bem definida nos jornais). Questões: Posso fazer com que minha entrada seja...
Eu estava ouvindo uma palestra e vi este slide: Quão verdadeiro é
Fundo: Sim, a máquina de Boltzmann restrita (RBM) pode ser usada para iniciar os pesos de uma rede neural. Também PODE ser usado de maneira "camada por camada" para construir uma rede profunda de crenças (isto é, treinar uma ésima camada na parte superior da -ésima camada e depois treinar a ésima...
Hoje em dia, com toda a mídia falando e falando sobre aprendizado profundo, eu li algumas coisas básicas. Acabei de descobrir que é apenas mais um método de aprendizado de máquina para aprender padrões a partir dos dados. Mas minha pergunta é: onde e por que esse método brilha? Por que toda a...
Estou lutando para fazer a conexão matemática entre uma rede neural e um modelo gráfico. Nos modelos gráficos, a ideia é simples: a distribuição de probabilidade é fatorada de acordo com as cliques no gráfico, com os potenciais sendo geralmente da família exponencial. Existe um raciocínio...
Em " Redes de crenças profundas convolucionais para o aprendizado não supervisionado e escalável de representações hierárquicas ", de Lee et. al. ( PDF ) São propostos DBNs convolucionais. O método também é avaliado para a classificação de imagens. Isso parece lógico, pois existem recursos naturais...
Em termos da diferença entre rede neural e aprendizado profundo, podemos listar vários itens, como mais camadas incluídas, conjunto de dados massivo, hardware de computador poderoso para tornar possível o modelo complicado de treinamento. Além dessas, existem explicações mais detalhadas sobre a...
Quero calcular a importância de cada recurso de entrada usando o modelo profundo. Mas encontrei apenas um artigo sobre seleção de recursos usando aprendizado profundo - seleção profunda de recursos . Eles inserem uma camada de nós conectados diretamente a cada recurso, antes da primeira camada...
Depois de ler muitos artigos de aprendizagem profunda, uma espécie de sentimento grosseiro é que existem muitos truques no treinamento da rede para obter o desempenho melhor que o normal. Do ponto de vista das aplicações do setor, é muito difícil desenvolver esse tipo de truque, exceto aqueles...
Acabei de começar a usar o pacote de autoencoder em R. As entradas para a autoencode()função incluem lambda, beta, rho e epsilon. Quais são os limites para esses valores? Eles variam para cada função de ativação? Esses parâmetros são chamados de "hiperparâmetros"? Supondo que um autoencoder...
É possível obter resultados de última geração usando apenas a propagação traseira (sem pré-treinamento )? Ou será que todas as abordagens de quebra de recordes usam alguma forma de pré-treinamento? A propagação traseira é boa o
Sou muito novo para RBMs, tentando escrever um programa RBM agora. Desculpe se esta é uma pergunta boba e / ou já foi respondida aqui. Li alguns artigos on-line e perguntas aqui, mas não consigo encontrar nada sobre como atualizar os preconceitos (ou pesos de preconceito). Li sobre como defini-los...
Qual é a diferença entre rede de crenças profundas e rede convexa profunda
Eu estava lendo este livro sobre aprendizado profundo de Ian e Aron. Na descrição do DBN, eles dizem que o DBN caiu em desuso e raramente é usado. Redes de crenças profundas demonstraram que arquiteturas profundas podem ser bem-sucedidas, superando as máquinas de vetores de suporte kernelizadas...