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    在我的Theano程序中,我想将张量矩阵分成两部分,每个部分对误差函数做出不同的贡献。谁能告诉我自动分化是否支持这个?例如,对于一个张量矩阵变量M,我想将其分解为M1 = M [:300,]和M2 = M [300 :,],那么成本函数定义为0.5 * M1 * w + 0.8 * M2 * w。是否仍然可以使用T.grad(cost,w)获得梯度? 或者更具体地说,我想要构建一个具有不同权重的不

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    我开始利用人工神经网络流量预测(时间序列预测)工作,但我有此事一些经验。 有没有人知道哪种方法是最好的? (其中 神经网络用于时间序列预测) 是深度学习与无监督训练时间的好主意 系列学习?

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    我正在阅读关于深度学习的论文。他们大多数提到无监督学习。 他们还说神经元是使用无监督的RBM网络预先训练的。后来他们使用反向传播算法(监督)进行了很好的调整。 那么我们可以使用深度学习来解决监督学习问题吗? 我想知道深度学习是否可以应用于文档分类问题。 我知道有很好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以为此目的使用深度学习。

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    我可以访问我感兴趣的文本语料库上的单词向量。现在,我面临的问题是这些载体是区分大小写的,即例如“他”不同于“他”与“HIM”不同。 我想找到最类似于单词“他”的单词是不区分大小写的。我使用了与google word2vec软件包捆绑在一起的distance.c程序。这是我遇到问题的地方。 我是否应该将参数“Him him HIM”传递给distance.c可执行文件。这将返回关闭的单词发送到3个单

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    我在使用Pybrain训练DBN时遇到一些困难。 首先,我试图做的简单的方法: net = buildNetwork(*layerDims) 我面临这个问题:How to do supervised deepbelief training in PyBrain?和建议的解决方案只是导致了另一个错误: File "/home/WORK/Canopy_64bit/User/lib/python2.

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    我正在按照教程创建convolution neural network with Theano。虽然,我在一段代码有一个问题: >> x = theano.floatX.xmatrix(theano.config.floatX) # rasterized images AttributeError: 'module' object has no attribute 'floatX' 我装fl

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    我正在将我的数据标准化为零均值和单位差异,正如大多数文献中所建议的,用于预训练GB-RBM。但无论我选择什么样的学习速度,无论是多少个时代,我的平均重构误差都不会低于0.6左右。 堆叠BB-RBM的重建误差在几个时期内很容易降到0.01。我已经使用了几个工具包来实现GBBBM,如http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/guideTR.pdf中提到的,但都有相

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    有人可以为我提供深度学习网络的图形表示吗? 像这样的层1,层2,层3,等等,并在所有的层中的神经元之间的权重,并在层中的神经元,它们是如何连接的所有等。 我什么都不要,我只是大希望他们在矩阵显示,因为我实际上不能把我对如何代表整个网络的互连矩阵手指。 即使矩阵是2x2也没关系,我只是想举一个例子来构建。

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    在我的机器学习课程中,我们将开始使用theano,这是一个非常知名的深度学习架构库。我都准备好了用下面的命令安装它: $ pip install Theano 顺便说一句,当我要测试是否正确安装,Python解释不容鳍模块。我不知道如果我正确安装它。阅读我发现的文档anaconda,是不是先安装anaconda,然后再尝试用pip theano?安装。这是在MAC OS X上安装这个库的正确方

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    我试图建立一个神经网络语言模型,似乎Mikolov等人的word2vec工具是一个很好的工具。我尝试过,但它只是产生文字表示。 有没有人知道我可以通过该工具或任何其他合理的深度学习框架来生成语言模型?