Scelta rete neurale

[Androidiano93]

Salve a tutti, volevo farvi una domanda:
voi com'è che scegliete la rete neurale adatta al vostro scopo?
esempio: se io ho del testo dal quale capire l'autore che opinione ha di una cosa (posso esprimere questo numericamente, ma non ha importanza), come dovrei ragionare per capire la rete giusta? In giro ho già letto di feed forward con hidden layer(s) e di convoluzionali, ma non il motivo che porta a scegliere ciò. Per esempio, per questo tipo di task, qual è il ragionamento che fareste per sceglierne una?
In secondo luogo, che logica c'è dietro la scelta del numero di hidden layers e del numero di neuroni per ognuno di essi? Grazie a tutti!

 

[pabloski]

Esperienza. Comunque mi pare che tu sia un novizio sull'argomento e l'implementazione di un modello di rete neurale non è qualcosa che si fa tutti i giorni.

Coloro che usano reti neurali nei propri software, sfruttano modelli preesistenti, spessissimo preaddestrati. Ad esempio se vuoi riconoscere le facce usi FaceNet, magari sfruttando modelli preaddestrati come questi https://github.com/cmusatyalab/openface/tree/master/models/openface

https://github.com/davidsandberg/facenet

Voglio dire, ci sono anni di studi e di tentativi dietro ognuno dei modelli che si usano per risolvere determinati problemi. Non è qualcosa che si può creare usando una regoletta.

Ovviamente si può fare, ma dove aver buttato solide basi di analisi probabilistica, machine learning e reti neurali. Ci sono pure bei problemi sull'argomento, tipo "Deep Learning" https://www.amazon.com/dp/0262035618/?tag=tomsforum-21