Programmazione machine-learning

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Qual è il ruolo del bias nelle reti neurali?

Sono a conoscenza della discesa del gradiente e dell'algoritmo di retro-propagazione. Quello che non capisco è: quando è importante usare un bias e come lo usi? Ad esempio, quando si mappa la ANDfunzione, quando uso 2 ingressi e 1 uscita, non fornisce i pesi corretti, tuttavia, quando utilizzo 3 ingressi …

807 machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation

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Qual è la differenza tra un algoritmo generativo e uno discriminativo?

Per favore, aiutami a capire la differenza tra un algoritmo generativo e uno discriminatorio , tenendo presente che sono solo un principiante.

587 algorithm machine-learning difference

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Tensorflow: come salvare / ripristinare un modello?

Dopo aver addestrato un modello a Tensorflow: Come si salva il modello addestrato? Come si ripristina in seguito questo modello salvato?

553 python tensorflow machine-learning model

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Una semplice spiegazione della classificazione Naive Bayes

Sto trovando difficile capire il processo di Naive Bayes e mi chiedevo se qualcuno potesse spiegarlo con un semplice processo passo-passo in inglese. Comprendo che il confronto tra i tempi si è verificato come una probabilità, ma non ho idea di come i dati di formazione siano correlati al set …

547 algorithm machine-learning dataset classification naivebayes

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In che modo Google "Intendevi?" L'algoritmo funziona?

Ho sviluppato un sito Web interno per uno strumento di gestione del portafoglio. Ci sono molti dati di testo, nomi di società, ecc. Sono stato davvero colpito dalla capacità di alcuni motori di ricerca di rispondere molto rapidamente alle domande con "Intendevi: xxxx". Devo essere in grado di rispondere in …

436 algorithm machine-learning nlp spell-checking text-search

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Epoca vs Iterazione durante l'allenamento delle reti neurali

Qual è la differenza tra epoca e iterazione durante l'allenamento di un percettrone multistrato?

413 machine-learning neural-network deep-learning artificial-intelligence terminology

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Quali sono i vantaggi delle reti neurali artificiali rispetto alle macchine vettoriali di supporto? [chiuso]

Allo stato attuale, questa domanda non è adatta al nostro formato di domande e risposte. Ci aspettiamo che le risposte siano supportate da fatti, riferimenti o competenze, ma questa domanda probabilmente solleciterà dibattiti, argomenti, sondaggi o discussioni estese. Se ritieni che questa domanda possa essere migliorata e possibilmente riaperta, visita …

381 machine-learning neural-network classification svm

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Che cosa sono logits, softmax e softmax_cross_entropy_with_logits?

Stavo esaminando i documenti API di Tensorflow qui . Nella documentazione di tensorflow, hanno usato una parola chiave chiamata logits. Che cos'è? In molti metodi nei documenti API è scritto come tf.nn.softmax(logits, name=None) Se ciò che è scritto logitssono solo quelli Tensors, perché mantenere un nome diverso come logits? Un'altra …

351 python machine-learning tensorflow

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Qual è la differenza tra apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato? [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 il mese scorso . Migliora questa domanda In termini di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, …

284 machine-learning artificial-intelligence supervised-learning unsupervised-learning

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Qual è il significato della parola logit in TensorFlow?

Nella seguente funzione TensorFlow, dobbiamo alimentare l'attivazione dei neuroni artificiali nello strato finale. Che ho capito. Ma non capisco perché si chiama logits? Non è una funzione matematica? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow machine-learning neural-network deep-learning cross-entropy

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Come implementare la funzione Softmax in Python

Dalla classe di apprendimento profondo di Udacity , la softmax di y_i è semplicemente l'esponenziale diviso per la somma dell'esponente dell'intero vettore Y: Dov'è S(y_i)la funzione softmax di y_ied eè l'esponenziale ed jè il no. di colonne nel vettore di input Y. Ho provato quanto segue: import numpy as np …

247 python numpy machine-learning logistic-regression softmax

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Qual è la differenza tra regressione lineare e regressione logistica?

Quando dobbiamo prevedere il valore di un risultato categorico (o discreto) utilizziamo la regressione logistica . Credo che utilizziamo la regressione lineare per prevedere anche il valore di un risultato dati i valori di input. Quindi, qual è la differenza tra le due metodologie?

242 machine-learning data-mining linear-regression

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Converti array di indici in array numpy con codifica a 1 hot

Diciamo che ho un array numpy 1d a = array([1,0,3]) Vorrei codificare questo come un array 2d 1-hot b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) C'è un modo rapido per farlo? Più veloce di un semplice ciclo aper impostare gli elementi di b, cioè.

227 python numpy machine-learning numpy-ndarray one-hot-encoding

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Quale classificatore di apprendimento automatico scegliere, in generale? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso l'anno scorso . Migliora questa domanda Supponiamo che sto lavorando su un problema di classificazione. …

207 machine-learning

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Come interpretare "perdita" e "accuratezza" per un modello di apprendimento automatico

Quando ho allenato la mia rete neurale con Theano o Tensorflow, riferiranno una variabile chiamata "perdita" per epoca. Come devo interpretare questa variabile? Una perdita maggiore è migliore o peggiore, o cosa significa per le prestazioni finali (accuratezza) della mia rete neurale?

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