Из Keras RNN Tutorial: «RNNs сложны. Выбор размера пакета важен, выбор потерь и оптимизатора важен и т. Д. Некоторые конфигурации не сходятся». Так что это более общий вопрос о настройке гиперпараметров LSTM-RNN на Keras. Я хотел бы знать о подходе к поиску лучших параметров для вашего RNN. Я начал...
У меня есть два предложения, S1 и S2, оба из которых имеют количество слов (обычно) ниже 15. Каковы наиболее практичные и успешные (машинное обучение) алгоритмы, которые, возможно, легко реализовать (нейронная сеть в порядке, если архитектура не такая сложная, как Google Inception и т. Д.). Я ищу...
Я новичок в области машинного обучения и кера, и сейчас я занимаюсь многоклассовой классификацией изображений с помощью кера. На входе помечено изображение. После некоторой предварительной обработки данные обучения представлены в списке Python как: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat",...
Я пытаюсь понять роль производной сигмовидной функции в нейронных сетях. Сначала я строю сигмовидную функцию и производную всех точек из определения, используя python. Какова роль этой производной? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def...
В чем разница между тренировками в Керасе val_lossи lossво время них? Например Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 На некоторых сайтах я читал, что при проверке не работал...
Мы создали приложение социальной сети для целей электронного обучения. Это экспериментальный проект, который мы исследуем в нашей лаборатории. Некоторое время он использовался в некоторых примерах, и данные в нашей реляционной СУБД (SQL Server 2008) становятся большими. Теперь это несколько...
Мне интересно, есть ли какие-либо эвристики по количеству признаков и количеству наблюдений. Очевидно, что если число признаков равно количеству наблюдений, модель будет соответствовать. Используя разреженные методы (LASSO, эластичная сетка), мы можем удалить несколько функций, чтобы уменьшить...
У меня есть проблема двоичной классификации: Примерно 1000 образцов в тренировочном наборе 10 атрибутов, включая двоичные, числовые и категориальные Какой алгоритм является лучшим выбором для этого типа проблемы? По умолчанию я собираюсь начать с SVM (предварительно имея номинальные значения...
У меня есть хобби-проект, который я собираюсь посвятить как способ увеличить свой пока ограниченный опыт машинного обучения. Я взял и закончил Coursera MOOC по этой теме. Мой вопрос касается осуществимости проекта. Задача следующая: Соседние кошки время от времени посещают мой сад, что мне не...
Существует ли комплексный пакет с открытым исходным кодом (предпочтительно на python или R), который можно использовать для обнаружения аномалий во временных рядах? В scikit-learn есть один класс SVM-пакета, но он не предназначен для данных временных рядов. Я ищу более сложные пакеты, которые,...
Какой лучший инструмент для визуализации (рисования вершин и ребер) графа с 1000000 вершинами? На графике около 50000 ребер. И я могу вычислить расположение отдельных вершин и ребер. Я думаю о написании программы для генерации SVG. Любые другие предложения?...
Недавно произошел фурор с Facebook, который экспериментировал со своими пользователями, чтобы узнать, смогут ли они изменить эмоции пользователя, и теперь они взволнованы . Хотя я не профессиональный специалист по данным, я читал об этике науки о данных из книги Кэти О'Нил «Ведение данных» и хотел...
Рассмотрим нейронную сеть: Для данного набора данных мы делим его на наборы для обучения, проверки и тестирования. Предположим, что мы делаем это в классическом соотношении 60:20:20, тогда мы предотвращаем переобучение, проверяя сеть, проверяя ее на наборе проверки. Тогда зачем тестировать его на...
Я делаю проект по проблеме идентификации автора. Я применил нормализацию tf-idf для обучения данных, а затем обучил SVM на этих данных. Теперь при использовании классификатора я должен также нормализовать тестовые данные. Я чувствую, что основная цель нормализации - сделать так, чтобы обучающий...
Здесь ответ относится к исчезающему и взрывному градиенту, который был sigmoidпохож на функции активации, но, я думаю, Reluимеет недостаток, и это его ожидаемое значение. нет ограничений на вывод Reluи поэтому его ожидаемое значение не равно нулю. Я помню время , прежде чем популярность , Reluчто...
Может кто-нибудь опубликовать простой пример использования Keras обратного вызова для сохранения модели после каждой эпохи? Я могу найти примеры экономии веса, но я хочу иметь возможность сохранять полностью функционирующую модель после каждой тренировочной...
Я работаю над распознаванием речи с Tensorflow и планирую тренировать LSTM NN с массивом массивных волн. Из-за увеличения производительности я планирую использовать tfrecords. В Интернете есть несколько примеров (Inception for ex.), Где файлы tfrecords разбиты на фрагменты. У меня такой вопрос:...
Для обнаружения общий способ определить, было ли одно предложение объекта правильным, является Пересечением по Объединению (IoU, IU). Он берет набор предложенных пикселей объекта и набор истинных пикселей B объекта и вычисляет:AAAВВB IoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A,B)=A∩BA∪BIoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup...
У меня есть редкие признаки, которые являются прогнозирующими, также у меня есть некоторые плотные признаки, которые также являются прогнозирующими. Мне нужно объединить эти функции вместе, чтобы улучшить общую производительность классификатора. Дело в том, что когда я пытаюсь объединить их вместе,...
Когда используется случайная инициализация центроидов, разные прогоны K-средних дают разные общие SSE. И это имеет решающее значение в производительности алгоритма. Каковы некоторые эффективные подходы к решению этой проблемы? Недавние подходы...