neural-network

Вопрос или проблема Я строю 1D автоэнкодер на основе CNN в Keras, следуя совету в этом вопросе на SO, где кодировщик и декодировщик отделены. Моя цель – повторно использовать декодировщик, как только автоэнкодер будет обучен. Центральный слой моего автоэнкодера –

Вопрос или проблема Я программирую на Python. У меня есть два набора образцов. Набор1 содержит образцы класса A, а другой набор, Набор2, содержит образцы класса B. Эти образцы являются частью обучающего набора данных. Когда я предсказываю наборы 1 и 2

Вопрос или проблема Я самостоятельно изучаю материалы курса глубокого обучения Эндрю НГ из курса машинного обучения (CS 229) Стэнфорда. Материалы доступны здесь. У меня есть вопрос о технике цепного правила, использованной для вывода шага обратного распространения

Вопрос или проблема Я только начинаю изучать Faster R-CNN и у меня есть некоторые сомнения по поводу оптимизатора этой сети. Насколько я понимаю, оптимизатор Adam работает гораздо лучше, чем SGD во многих сетях. Тем не менее, в статье о Faster R-CNN выбирается

Вопрос или проблема Как выбрать архитектуру нейронной сети? Примеры: «Что если мне нужно переводить слова?» «Генерировать текст, изображения?» «Играть в обычную игру?» «Играть в игру, которая меняется в зависимости от действий игрока, то есть нейронная

Вопрос или проблема Книги по машинному обучению в общем описывают, что ошибка, рассчитанная для данной выборки $i$, определяется следующим образом: $e_i = y_i – \hat{y_i}$ Где $\hat{y}$ — это целевой выход, а $y$ — это фактический выход, получаемый сетью.

Вопрос или проблема Я пытаюсь предсказать количество лайков, которые статья или пост получит, используя нейронную сеть. У меня есть датафрейм с ~70,000 строк и 2 столбцами: “text” (предиктор – строки текста) и “

Вопрос или проблема У меня есть такая проблема: Я пытаюсь предсказать ежедневные температуры. У меня есть данные за 30 лет, и я использую эту нейронную сеть: model = Sequential() model.add(LSTM(units=128,activation="relu", input_shape=(30, 1), return_sequences=True)) model.

Вопрос или проблема Я хочу, чтобы нейронная сеть могла запоминать, но перцептрон может запоминать что-то только во время обучения. Я хочу, чтобы нейронная сеть адаптировалась к новым условиям без повторного обучения, например, если я сказал, что меня

Вопрос или проблема В данный момент я обучаю бинарный классификатор, который принимает 2 входных значения и выводит, какой объект, по его мнению, является “лучшим”. У меня есть абсолютно огромный набор данных, примерно 2 триллиона записей

Вопрос или проблема Я работаю над прогнозированием многомерного временного ряда, используя несколько алгоритмов машинного обучения (нейронные сети, метод опорных векторов и алгоритмы градиентного бустинга). Мне нужно измерить производительность каждой модели.

Вопрос или проблема В чисто образовательных целях моя цель – реализовать базовую архитектуру Transformer с нуля. До сих пор я сосредоточился на энкодере для классификационных задач и предположил, что все образцы в пакете имеют одинаковую длину.

Вопрос или проблема Я создал CNN с нуля на Python с использованием Numpy, чтобы решить задачу распознавания рукописных цифр MNIST. Он состоит из свертки (3 фильтра 3×3), слоя максимального объединения (пуллинг 2×2) и выходного слоя с 10 метками.

Вопрос или проблема Я работаю над проблемой, где мне нужно создать нейронную сеть для оптимизации рассадки 24 уникальных человек в сетке 6×4, минимизируя конфликты между соседними (вверх, вниз, вбок) людьми в этой сетке. Цель заключается в том, чтобы

Вопрос или проблема Я реализую решение капчи на tensorflow (также используя ipython/jupyter notebook). После добавления большего количества слоев в мою модель она теперь выводит это сообщение в красном окне, которое я не понимаю. Что это значит?

Вопрос или проблема Можете ли вы сказать мне, как построить автоэнкодер с одной матрицей (4, 4) с целыми числами? Я хочу построить автоэнкодер для данных, упомянутых ниже. Я не знаю, нужно ли сначала преобразовывать десятичные числа в двоичные с помощью

Вопрос или проблема Я использую MLPRegressor в sklearn для обучения сети с примерно 1000 входами и непрерывной выходной переменной. По существу, проблема заключается в классификации изображений (1000 пикселей), где распределение пикселей связано с непрерывной выходной переменной.

Вопрос или проблема Например, это изображение показывает вывод нейронной сети, я предполагаю, но я не уверен, почему вывод не симметричен. Таким образом, если нейронная сеть выдает 0.6 для сигнала, она должна выдать 0.4 для фона.

Вопрос или проблема Матрица путаницы представлена ниже :- [[ 0 0 5 1 0 0] [ 0 0 19 14 0 0] [ 0 0 217 151 0 0] [ 0 0 84 282 0 0] [ 0 0 6 111 0 0] [ 0 0 0 10 0 0]] np.random.seed(0) classifier = Sequential() classifier.add(Dense(300,input_dim=11)) […]

Вопрос или проблема У меня возникают трудности с описанием в одной строке того, что я хочу, и, вероятно, поэтому мне не удается найти ответ в Google. Предположим, у меня есть игра, подобная 2048, где возможные действия на каждом шаге фиксированы (и их больше двух).