deep-learning

Вопрос или проблема Здравствуйте, может кто-нибудь помочь мне? Смотря на сгенерированные результаты, я думаю, что ответом может быть либо (C) Генеративная Состязательная Сеть (GAN), либо (D) Модель диффузии, но я не совсем уверен, какой из них подходит лучше.

Вопрос или проблема Я задаю этот вопрос, чтобы задать несколько вопросов о встраивании X-векторов, предложенном Снайдером и др. Статья называется X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION. Ссылаясь на следующую таблицу, сеть была построена

Вопрос или проблема Известно, что итерация SGD имеет большую дисперсию. Учитывая обновление итерации: $$ w^{k+1} := w^k – \underbrace{\alpha \ g_i(w^k)}_{p^k}, $$ где $w$ – веса модели, а $g_i(w^k)$ – градиент функции потерь, оцененный для образца $i$.

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать нейронную сеть без использования какой-либо библиотеки глубокого обучения, которая распознает числа из базы данных mnist. Ее структура: 784 входных нейрона (для 784 пикселей на изображениях чисел), 10 скрытых нейронов

Вопрос или проблема Я хочу обучить модель с несколькими входами на наборе изображений. Я использую ImageDataGenerator.flow_from_directory() и fit_generator в keras. Проблема в том, что я не знаю, как использовать несколько генераторов.

Вопрос или проблема Я использую Keras=2.3.1 с Tensorflow-gpu=2.0.0 в качестве бэкенда. Когда я обучал модель на двух GPU RTX 2080 ti 11G, все данные выделяются на ‘/gpu:0’, и ничего не меняется с ‘/gpu:1’

Вопрос или проблема Итак, я работаю над задачей воспроизводимости NeurIPS 2019. Ссылка на статью: https://arxiv.org/abs/1806.10574. В основном у нас есть сеть vgg-16 с удаленными финальными полносвязными слоями, так что у нас есть активационные карты размером 7x7x512.

Вопрос или проблема У меня есть два тензора: a.shape = (1, 30, 1220) # представляет вектор встраивания текста (30 интервалов, каждый с размером встраивания 1220) b.shape = (1, 128, 256) # представляет признаки изображения, полученные от предварительно

Вопрос или проблема У меня есть задача регрессии (предсказать цену для финансового рынка). Я строю MLP для выполнения регрессии. Я заметил, что MLP прекращает давать предсказание, которое остается постоянным, что, как мне кажется, бесполезно.

Вопрос или проблема Ошибка OOM возникает, даже когда я использую квантование и контроль градиентов во время тонкой настройки. Это мой блокнот для тонкой настройки на нескольких GPU. Он выдает ошибку памяти после 5 шагов обучения, я пробовал много вещей

Вопрос или проблема Резюме модели: RuntimeError: Вы должны скомпилировать свою модель, прежде чем использовать ее. Говорится, что модель нужно скомпилировать. Но, насколько я знаю, если я скомпилирую модель, все ранее обученные данные будут утеряны, и

Вопрос или проблема Мое резюме модели: Слой (тип) Форма выхода Кол-во параметров ================================================================= conv2d_1 (Conv2D) (None, 62, 62, 32) 896 _________________________________________________________________

Вопрос или проблема У меня есть набор данных – Это набор данных сетевого трафика TOR с добавленными метками TOR / Не TOR. Я хочу запустить LSTM на этом наборе данных и классифицировать его как Tor/Не Tor. Это возможно, так как это не временной ряд данных?

Вопрос или проблема Я создал свёрточную нейронную сеть на Python с использованием Numpy, которая обучается с помощью градиентного спуска с мини-пакетами для классификации цифр MNIST. При обучении с размером пакета 1 время, необходимое для 5 эпох, составляет

Вопрос или проблема Я экспериментирую с фреймворком кластеризации и предсказания оттока, cluschurn, который был развернут в производственной среде в Snap, Inc. В их исследовательской работе paper_link они используют 14 дней данных пользователей и рассматривают их как временной ряд.

Вопрос или проблема Для моей задачи мне нужна модель, которая может различать должности, содержащие одни и те же слова. Модель BERT “msmarco-MiniLM-L-12-v3” демонстрирует высокую косинусную схожесть для позиций: “

Вопрос или проблема Я понимаю, как дивергенция KL предоставляет нам меру различия одной вероятностной распределения от второго, контрольного вероятностного распределения. Но почему они используются именно (вместо кросс-энтропии) в вариационных автокодировщиках

Вопрос или проблема Я работал над этим в последние несколько дней и не мог разобраться. Публиковал в различных группах, на StackOverflow и т. д., и получил предложения от многих пользователей. Я реализовал эти предложения в коде, представленном ниже

Вопрос или проблема Мне нужно выполнить проект по генерации музыки для курса глубокого обучения, который я прохожу в этом семестре, и я использую Pytorch. Датасет состоит из песен в формате midi, и я использую библиотеку python mido для извлечения данных из каждой песни.

Вопрос или проблема Мой второй вопрос (Модели против алгоритмов) заключается в том, какова разница между моделями и фреймворками? Сначала давайте взглянем на определения. Согласно Википедии: В компьютерном программировании программный фреймворк — это