Domande taggate «optimization»

In statistica questo si riferisce alla selezione di uno stimatore di un parametro massimizzando o minimizzando alcune funzioni dei dati. Un esempio molto comune è la scelta di uno stimatore che massimizzi la densità articolare (o funzione di massa) dei dati osservati denominati Maximum Likelihood Estimation (MLE).

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Perché gli algoritmi genetici non vengono utilizzati per ottimizzare le reti neurali?
Da quanto ho capito, gli algoritmi genetici sono potenti strumenti per l'ottimizzazione multi-obiettivo. Inoltre, addestrare le reti neurali (specialmente quelle profonde) è difficile e presenta molti problemi (funzioni di costo non convesse - minimi locali, gradienti di fuga e di esplosione, ecc.). Inoltre, sono fattibile allenare concettualmente una NN con …
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Quante funzioni da campionare usando le foreste casuali
La pagina di Wikipedia che cita "Gli elementi dell'apprendimento statistico" dice: In genere, per un problema di classificazione con funzionalità ppp , le funzioni vengono utilizzate in ogni divisione.⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Capisco che si tratta di una supposizione abbastanza istruita e probabilmente è stata confermata da prove empiriche, ma ci …
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Perché non usare sempre la tecnica di ottimizzazione ADAM?
Sembra che l' ottimizzatore Adaptive Moment Estimation (Adam) funzioni quasi sempre meglio (più velocemente e in modo più affidabile raggiungendo un minimo globale) quando si minimizza la funzione di costo nell'addestramento delle reti neurali. Perché non usare sempre Adam? Perché preoccuparsi di usare RMSProp o gli ottimizzatori del momento?
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Le migliori lingue per il calcolo scientifico [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 5 anni fa . Sembra che la maggior parte delle lingue abbia un certo numero …
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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 …
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Perché il tasso di apprendimento sta facendo salire alle stelle i pesi della mia rete neurale?
Sto usando tensorflow per scrivere semplici reti neurali per un po 'di ricerca e ho avuto molti problemi con i pesi' nan 'durante l'allenamento. Ho provato molte soluzioni diverse come cambiare l'ottimizzatore, cambiare la perdita, la dimensione dei dati, ecc. Ma senza alcun risultato. Infine, ho notato che un cambiamento …
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Può verificarsi un overfitting negli algoritmi di ottimizzazione avanzata?
durante un corso online sull'apprendimento automatico di Andrew Ng in corso, mi sono imbattuto in un argomento chiamato overfitting . So che può verificarsi quando la discesa del gradiente viene utilizzata nella regressione lineare o logistica, ma può verificarsi quando vengono utilizzati algoritmi di ottimizzazione avanzata come "gradiente coniugato", "BFGS" …
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