Domande taggate «machine-learning»

Metodi e principi per la costruzione di "sistemi informatici che migliorano automaticamente con l'esperienza".

1
COME: Inizializzazione del peso della rete neurale profonda
Dato il difficile compito di apprendimento (ad es. Alta dimensionalità, complessità intrinseca dei dati), le reti neurali profonde diventano difficili da addestrare. Per alleviare molti dei problemi si potrebbe: Normalizza && seleziona manualmente i dati di qualità scegliere un algoritmo di allenamento diverso (ad es. RMSprop invece di Discesa gradiente) …
2
In che modo gli scienziati escogitano i parametri e la topologia del modello Markov nascosto da utilizzare?
Capisco come un modello di Markov nascosto viene utilizzato nelle sequenze genomiche, come la ricerca di un gene. Ma non capisco come elaborare un modello Markov particolare. Voglio dire, quanti stati dovrebbe avere il modello? Quante possibili transizioni? Il modello dovrebbe avere un anello? Come fanno a sapere che il …
2
Amplificare un hash sensibile alla località
Sto cercando di costruire un hash sensibile alla località coseno in modo da poter trovare coppie di oggetti simili simili senza dover confrontare ogni possibile coppia. L'ho sostanzialmente funzionante, ma la maggior parte delle coppie nei miei dati sembra avere una somiglianza del coseno nell'intervallo da -0,2 a +0,2, quindi …
1
Come posso calcolare il termine delta di uno strato convoluzionale, dati i termini delta e i pesi del precedente strato convoluzionale?
Sto cercando di formare una rete neurale artificiale con due strati convoluzionali (c1, c2) e due strati nascosti (c1, c2). Sto usando l'approccio standard di backpropagation. Nel passaggio indietro calcolo il termine di errore di un livello (delta) in base all'errore del livello precedente, ai pesi del livello precedente e …
2
Debug di reti neurali
Ho creato una rete neurale artificiale in Python usando la funzione di ottimizzazione scipy.optimize.minimize (gradiente coniugato). Ho implementato il controllo del gradiente, ricontrollato tutto ecc. E sono abbastanza sicuro che funzioni correttamente. L'ho eseguito un paio di volte e raggiunge "Ottimizzazione terminata correttamente", tuttavia quando aumento il numero di livelli …
2
Max_depth in scikit è l'equivalente della potatura negli alberi delle decisioni?
Stavo analizzando il classificatore creato usando un albero decisionale. C'è un parametro di ottimizzazione chiamato max_depth nell'albero decisionale di scikit. Questo equivalente di potatura è un albero decisionale? In caso contrario, come potrei potare un albero decisionale usando scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt = AdaBoostClassifier(dt_ap, random_state=1) boosted_dt.fit(X_train, Y_train)
2
La normalizzazione batch ha senso per una funzione di attivazione ReLU?
La normalizzazione in lotti è descritta in questo documento come una normalizzazione dell'input in una funzione di attivazione con variabili di scala e spostamentoγγ\gamma e ββ\beta. Questo documento descrive principalmente l'uso della funzione di attivazione sigmoid, che ha senso. Tuttavia, mi sembra che alimentare un input dalla distribuzione normalizzata prodotta …
3
Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 
3
Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
2
Quando scegliere la regressione lineare o la regressione dell'albero decisionale o della foresta casuale? [chiuso]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …
10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.