Scienza dei dati

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Qual è la definizione esatta della dimensione VC?

Sto studiando l'apprendimento automatico dalle lezioni di Andrew Ng Stanford e mi sono appena imbattuto nella teoria delle dimensioni del VC. Secondo le lezioni e ciò che ho capito, la definizione di dimensione VC può essere data come, Se riesci a trovare un set di nnn punti, in modo che …

8 machine-learning classification vc-theory

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Gradienti sintetici: qual è il vantaggio pratico?

Riesco a vedere due motivi per usare i gradienti sintetici in RNN: Per accelerare l'allenamento, correggendo immediatamente ogni strato con gradiente previsto Essere in grado di apprendere sequenze più lunghe Vedo problemi con entrambi. Tieni presente che mi piacciono molto i gradienti sintetici e vorrei implementarli. Ma devo capire dove …

8 backpropagation

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come confrontare diversi set di dati di serie storiche

Sto cercando di rilevare alcune anomalie tra le serie storiche # usando Python e sklearn (ma altri suggerimenti di pacchetti sono sicuramente benvenuti!). Ho un set di 10 serie storiche; ogni serie temporale è costituita dai dati raccolti dal valore di coppia di uno pneumatico (quindi 10 pneumatici in totale) …

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Come applicare il gradiente di softmax nel backprop

Di recente ho fatto i compiti in cui ho dovuto imparare un modello per la classificazione a 10 cifre MNIST. L'HW aveva del codice per le impalcature e avrei dovuto lavorare nel contesto di questo codice. I miei compiti funzionano / superano i test, ma ora sto provando a fare …

8 backpropagation

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Come viene addestrato il livello di incorporamento nel livello Incorporamento di Keras

Come viene addestrato il livello di incorporamento nel livello Incorporamento di Keras? (ad esempio usando tensorflow backend, il che significa che è simile a word2vec, glove o fasttext) Supponiamo di non utilizzare un incorporamento predefinito.

8 keras word-embeddings

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LSTM: come gestire la non stazionarietà quando si prevede una serie temporale

Voglio fare previsioni un passo avanti per le serie storiche con LSTM. Per capire l'algoritmo, mi sono costruito un esempio giocattolo: un semplice processo correlato automaticamente. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) …

8 python keras time-series lstm

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Comprensione della matematica di AdaGrad e AdaDelta

Ho creato alcuni modelli per un progetto, ma non riesco a avvolgere la testa attorno alla matematica degli algoritmi di Adagrad e Adadelta. Capisco come funziona la discesa sfumata alla vaniglia e ho scritto un codice per farlo funzionare con successo. Le sarei grato se qualcuno mi spiegasse queste due …

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Funzione di costo per la regressione ordinale mediante reti neurali

Qual è la migliore funzione di costo per formare una rete neurale per eseguire la regressione ordinale , ovvero prevedere un risultato il cui valore esiste su una scala arbitraria in cui è significativo solo l'ordinamento relativo tra valori diversi (ad esempio: prevedere quale dimensione del prodotto ordinerà un cliente …

8 neural-network cost-function

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Qual è la differenza tra rilevamento anomalo e rilevamento anomalie?

Vorrei conoscere la differenza in termini di applicazioni (ad es. Quale è il rilevamento di frodi con carta di credito?) E in termini di tecniche utilizzate. Documenti di esempio che definiscono l'attività sarebbero i benvenuti.

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Modi per ricostruire pixel mescolati di un file video?

Supponiamo di avere un file video in cui l'ordine dei pixel è stato mischiato una volta. Cioè, un ordine casuale è stato definito una volta e applicato a tutti i frame. Esiste un approccio noto per il recupero dell'ordine iniziale dei pixel? Ho alcune idee sul recupero della topologia iniziale …

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comprensione della normalizzazione in lotti

Nel documento Normalizzazione in lotti: accelerare la formazione in rete profonda tramite la riduzione dello spostamento della covariata interna ( qui ) Prima di spiegare il processo di normalizzazione in lotti, il documento cerca di spiegare i problemi correlati (non ottengo quale sia esattamente il problema affrontato qui) . estratto …

8 neural-network deep-learning batch-normalization

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Rete convoluzionale per la classificazione, estremamente sensibile all'illuminazione

Ho addestrato una rete convoluzionale per classificare le immagini di un componente meccanico come buone o difettose. Sebbene la precisione del test fosse elevata, mi sono reso conto che il modello ha funzionato male su immagini con illuminazione leggermente diversa. Le caratteristiche che sto cercando di rilevare sono sottili e …

8 machine-learning classification deep-learning image-classification

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Clustering con somiglianza del coseno

Ho un ampio set di dati e una somiglianza del coseno tra loro. Vorrei raggrupparli usando la somiglianza del coseno che mette insieme oggetti simili senza dover specificare in anticipo il numero di cluster che mi aspetto. Ho letto la documentazione sklearn di DBSCAN e Affinity Propagation, dove entrambi richiedono …

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I dati linearmente non separabili possono essere appresi utilizzando funzionalità polinomiali con regressione logistica?

So che Polynomial Logistic Regressionpuò facilmente imparare un dato tipico come la seguente immagine: Mi chiedevo se anche i seguenti due dati possono essere appresi usando o no. Polynomial Logistic Regression Immagino di dover aggiungere ulteriori spiegazioni. Assumi la prima forma. Se aggiungiamo funzionalità polinomiali extra per questo input 2-D …

8 machine-learning classification

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R, keras: come ottenere l'output di un livello nascosto?

Sto usando il pacchetto Kerasin R per fare una rete neurale. Come posso estrarre l'output da un livello nascosto? Ho trovato un esempio in Python, ma è solo che non ho idea di come farlo in R.

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