Estoy ampliando mi conocimiento del paquete Keras y he estado trabajando con algunos de los modelos disponibles. Tengo un problema de clasificación binaria de PNL que estoy tratando de resolver y he estado aplicando diferentes modelos. Después de trabajar con algunos resultados y leer más y más...
Sé que una arquitectura de red neuronal se basa principalmente en el problema en sí y los tipos de entrada / salida, pero aún así, siempre hay un "cuadrado" cuando se comienza a construir uno. Entonces, mi pregunta es: dado un conjunto de datos de entrada de MxN (M es el número de registros, N es...
Tengo una variable continua, muestreada durante un período de un año a intervalos irregulares. Algunos días tienen más de una observación por hora, mientras que otros períodos no tienen nada durante días. Esto hace que sea particularmente difícil detectar patrones en las series de tiempo, porque...
Estoy tratando de implementar capas compartidas en Keras. Veo que Keras sí keras.layers.concatenate, pero no estoy seguro de la documentación sobre su uso. ¿Puedo usarlo para crear múltiples capas compartidas? ¿Cuál sería la mejor manera de implementar una red neuronal compartida simple como se...
He estado usando esta biblioteca para la construcción y análisis básicos de redes neuronales. Sin embargo, no tiene soporte para construir redes neuronales de varias capas, etc. Por lo tanto, me gustaría conocer cualquier biblioteca agradable para hacer redes neuronales avanzadas y aprendizaje...
En espíritu de la famosa Tensorflow ruido como zumbido broma y problema XOr empecé a pensar, si es posible diseñar una red neuronal que los implementos función?y=x2y=x2y = x^2 Dada alguna representación de un número (por ejemplo, como un vector en forma binaria, de modo que el número 5se...
Cuando se utiliza la devolución de llamada de detención temprana en el entrenamiento de Keras, se detiene cuando alguna métrica (generalmente pérdida de validación) no aumenta. ¿Hay alguna manera de usar otra métrica (como precisión, recuperación, medida f) en lugar de pérdida de validación? Todos...
Estoy comenzando un proyecto donde la tarea es identificar los tipos de zapatillas a partir de imágenes. Actualmente estoy leyendo las implementaciones de TensorFlow y Torch . Mi pregunta es: ¿cuántas imágenes por clase se requieren para alcanzar un rendimiento de clasificación razonable?...
Parece el optimizador Adaptive Moment Estimation (Adam) casi siempre funciona mejor (alcanza un mínimo global de manera más rápida y confiable) al minimizar la función de costo en el entrenamiento de redes neuronales. ¿Por qué no usar siempre a Adán? ¿Por qué molestarse incluso en usar RMSProp u...
¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time...
Espero que los siguientes extractos proporcionen una idea de cuál será mi pregunta. Estos son de http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html El aprendizaje luego se ralentiza gradualmente. Finalmente, alrededor de la época 280, la precisión de la clasificación prácticamente deja de...
Estoy mirando pybrain para tomar alarmas del monitor del servidor y determinar la causa raíz de un problema. Estoy contento con entrenarlo mediante el aprendizaje supervisado y curar los conjuntos de datos de capacitación. Los datos están estructurados de manera similar a esto: Servidor tipo A #...
Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...
Estoy trabajando con Python, scikit-learn y keras. Tengo 3000 mil imágenes de relojes frontales como los siguientes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quiero escribir un programa que reciba como entrada una foto de un reloj real que tal vez se haya tomado en condiciones menos ideales que las fotos de...
¿Cómo optimizaría un pre-entrenado neural network para aplicarlo a un problema separado? ¿Agregaría más capas al modelo previamente entrenado y lo probaría en su conjunto de datos? Por ejemplo, si la tarea fuera utilizar una CNN para clasificar grupos de fondos de pantalla , estoy seguro de que no...
Estoy tratando de usar CNN (red neuronal convolucional) para clasificar documentos. CNN para textos cortos / oraciones ha sido estudiado en muchos artículos. Sin embargo, parece que ningún documento ha utilizado CNN para textos o documentos largos. Mi problema es que hay demasiadas características...
Estoy un poco confundido por la coexistencia de métricas de pérdida y precisión en redes neuronales. Se supone que ambos representan la "exactitud" de la comparación de y , ¿no es así? Entonces, ¿no es la aplicación de los dos redundantes en las épocas de entrenamiento? Además, ¿por qué no se...
Tengo la arquitectura de red del documento "aprendiendo similitudes de imagen de grano fino con clasificación profunda" y no puedo entender cómo se fusiona la salida de las tres redes paralelas utilizando la capa de inclusión lineal. La única información dada en esta capa, en el documento es...
Estoy haciendo una red neuronal simple usando tensorflow, con los datos que recopilé yo mismo, sin embargo, no está cooperando: PI se ha encontrado con un error que no puedo solucionar o encontrar la solución y me encantaría su ayuda. El mensaje de error: TypeError: el argumento Fetch...
Usando una capa múltiple LSTMcon caída, ¿es aconsejable colocar la caída en todas las capas ocultas, así como en las capas densas de salida? En el artículo de Hinton (que proponía Dropout) solo puso Dropout en las capas densas, pero eso fue porque las capas internas ocultas eran...