Preguntas etiquetadas con neural-network

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...

Me gustaría utilizar ANN para automatizar el comercio de divisas, preferiblemente USD / EUR o USD / GBP. Sé que esto es difícil y puede que no sea sencillo. Ya leí algunos documentos y realicé algunos experimentos, pero sin mucha suerte. Me gustaría recibir consejos de EXPERTOS para que esto...

Estoy tratando de entrenar una red neuronal artificial con dos capas convolucionales (c1, c2) y dos capas ocultas (c1, c2). Estoy usando el enfoque estándar de retropropagación. En el paso hacia atrás calculo el término de error de una capa (delta) en función del error de la capa anterior, los...

Parece estándar en muchos paquetes de redes neuronales emparejar la función objetivo para minimizarla con la función de activación en la capa de salida. Por ejemplo, para una capa de salida lineal utilizada para la regresión, es estándar (y a menudo la única opción) tener una función objetivo de...

Vi algunos resultados impresionantes de los modelos LSTM que producen textos similares a Shakespeare. Me preguntaba si existe un paquete LSTM para R. Busqué en Google pero solo encontré paquetes para Python y Julia. (tal vez haya algún problema de rendimiento que explique por qué estos programas...

Acabo de leer el artículo de Geoff Hinton sobre la transformación de autoencoders Hinton, Krizhevsky y Wang: Transformando codificadores automáticos . En Redes Neuronales Artificiales y Aprendizaje Automático, 2011. y me gustaría jugar con algo como esto. Pero después de leerlo, no pude...

Estoy buscando diseñar un sistema que, dado un párrafo de texto, pueda clasificarlo e identificar el contexto: Está entrenado con párrafos de texto generados por el usuario (como comentarios / preguntas / respuestas) Se etiquetará cada elemento del conjunto de entrenamiento. Entonces, por...

Dada una tarea de aprendizaje difícil (por ejemplo, alta dimensionalidad, complejidad de datos inherente), las redes neuronales profundas se vuelven difíciles de entrenar. Para aliviar muchos de los problemas, uno podría: Normalizar && datos de calidad de selección manual elija un...

Soy un principiante en Keras y he comenzado con el ejemplo MNIST para comprender cómo funciona realmente la biblioteca. El fragmento de código del problema MNIST en la carpeta de ejemplo de Keras se proporciona como: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from...

Actualmente estoy haciendo un curso en Tensorflow en el que utilizaron tf.one_hot (índices, profundidad). Ahora no entiendo cómo estos índices cambian en esa secuencia binaria. ¿Alguien puede explicarme el proceso

Tengo un conjunto de datos con 20000 muestras, cada una tiene 12 características diferentes. Cada muestra está en la categoría 0 o 1. Quiero entrenar una red neuronal y un bosque de decisión para clasificar las muestras de modo que pueda comparar los resultados y ambas técnicas. Lo primero con lo...

Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se...

Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad...

Estoy tratando de construir un sistema de reconocimiento de gestos para clasificar los gestos ASL (lenguaje de señas americano) , por lo que se supone que mi entrada es una secuencia de fotogramas, ya sea desde una cámara o un archivo de video, luego detecta la secuencia y la asigna a su...

Antecedentes: al ajustar las redes neuronales con la activación de relu, descubrí que a veces la predicción se vuelve casi constante. Creo que esto se debe a que las neuronas relu mueren durante el entrenamiento como se indica aquí. ( ¿Cuál es el problema "moribundo ReLU" en las redes neuronales?...

Supongamos que estamos utilizando un tamaño de lote de 100 muestras para el aprendizaje. Entonces, en cada lote, el peso de cada neurona (y sesgo, etc.) se actualiza agregando el menos de la tasa de aprendizaje * el valor de error promedio que encontramos usando las 100 muestras * la derivada de...

Soy un principiante en redes neuronales y actualmente estoy explorando el modelo word2vec. Sin embargo, me está costando entender cuál es exactamente la matriz de características. Puedo entender que la primera matriz es un vector de codificación de una sola palabra para una palabra dada, pero...

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica

La normalización por lotes se describe en este documento como una normalización de la entrada a una función de activación con variables de escala y desplazamientoγγ\gamma y ββ\beta. Este artículo describe principalmente el uso de la función de activación sigmoidea, que tiene sentido. Sin embargo,...

Me gustaría usar ANNs para mi problema, pero el problema es que mis números de nodo de entradas y salidas no son fijos. Hice una búsqueda en Google antes de hacer mi pregunta y descubrí que el RNN puede ayudarme con mi problema. Pero, todos los ejemplos que he encontrado son de alguna manera...