Одна из методологий выбора подмножества доступных функций для вашего классификатора состоит в том, чтобы ранжировать их в соответствии с критерием (таким как получение информации), а затем рассчитать точность, используя ваш классификатор и подмножество ранжированных функций. Например, если у вас...
Вопрос Как я могу предсказать рейтинг нового пользователя в модели ALS, обученной в Spark? (Новое = не видно во время тренировки) Проблема Я следую официальному учебнику Spark ALS здесь: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Я могу построить хороший...
Во введении я только что изменился loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) в loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) и модель не в состоянии узнать, потеря только стала больше со временем....
Существует несколько подходов выбора функций / выбора переменных (см., Например, Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): методы фильтрации (например, на основе корреляции, на основе энтропии, на основе важности случайных лесов), методы обертки (например, поиск вперед, поиск восхождения на...
Выпадение ( статья , объяснение ) обнуляет вывод некоторых нейронов. Таким образом, для MLP у вас может быть следующая архитектура для набора данных цветов Iris : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Это будет работать так:...
Есть ли способ сохранить переменную (большой стол / фрейм данных) в памяти и разделить ее между несколькими ноутбуками ipython? Я бы искал что-то, что концептуально похоже на постоянные переменные MATLAB. Там можно вызывать пользовательскую функцию / библиотеку из нескольких отдельных редакторов...
Мне интересно, как интерпретировать рекуррентную архитектуру в контексте ЭЭГ. В частности, я думаю об этом как о рекуррентном CNN (в отличие от архитектур типа LSTM), но, возможно, это относится и к другим типам рекуррентных сетей. Когда я читаю о R-CNN, они обычно объясняются в контексте...
Из руководства по XGBoost я думаю, что когда каждое дерево растет, все переменные сканируются для выбора для разделения узлов, и будет выбрана та, которая имеет максимальное разделение усиления. Поэтому мой вопрос заключается в том, что, если я добавлю некоторые шумовые переменные в набор данных,...
Я понял, как работает GAN, в то время как две сети (генеративная и дискриминационная) конкурируют друг с другом. Я построил DCGAN (GAN с сверточным дискриминатором и деконволюционным генератором), который теперь успешно генерирует рукописные цифры, аналогичные тем, которые указаны в наборе данных...
Предыстория: при настройке нейронных сетей с активацией Relu я обнаружил, что иногда прогноз становится почти постоянным. Я полагаю, что это связано с гибелью нейронов релу во время тренировок, как указано здесь. (В чем проблема «умирающего ReLU» в нейронных сетях? ) Вопрос: Что я надеюсь сделать,...
Я работаю над приложением, чтобы помочь людям выучить английский как второй язык. Я подтвердил, что предложения помогают в изучении языка, предоставляя дополнительный контекст. Я сделал это, проведя небольшое исследование в классе из 60 учеников. Я добыл более ста тысяч предложений из Википедии для...
Я новичок в нейронных сетях, и в настоящее время я изучаю модель word2vec. Однако мне трудно понять, что такое матрица функций. Я могу понять, что первая матрица является горячим вектором кодирования для данного слова, но что означает вторая матрица? Более конкретно, что означает каждое из этих...
Я готовлюсь к вводному курсу по науке о данных с использованием языка программирования R. Моя аудитория - студенты, специализирующиеся на бизнес-дисциплинах. У типичного бизнес-старшекурсника нет опыта программирования, но он прошел несколько классов, в которых используется Excel. Лично мне очень...
Я хотел бы использовать ANNs для моей проблемы, но проблема заключается в том, что номера входов и выходов не являются фиксированными. Я сделал поиск в Google, прежде чем задавать вопрос, и обнаружил, что RNN может помочь мне с моей проблемой. Но все примеры, которые я нашел, так или иначе...
У меня есть такой набор данных: Примерный фрейм данных import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) Я хотел бы заменить некоторые из 0«s в col1и col2с...
У меня есть набор данных с 330 выборками и 27 функциями для каждой выборки, с проблемой двоичного класса для логистической регрессии. Согласно «правилу если десять» мне нужно по крайней мере 10 событий для каждой функции, которая будет включена. Тем не менее, у меня есть несбалансированный набор...
Сейчас я читаю книгу под названием «Практическое машинное обучение с Scikit-Learn и TensorFlow», а в главе 11 она содержит следующее описание объяснения ELU (Exponential ReLU). В-третьих, функция является гладкой везде, в том числе около z = 0, что помогает ускорить градиентный спуск, так как она...
Я читаю основополагающую статью Илья Суцкевер и Куок Ле, « Последовательность к обучению последовательностей с использованием нейронных сетей ». На первой странице кратко упоминается, что: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 hidden layers...
Ответы здесь утверждают, что размеры в t-SNE не имеют смысла , и что расстояния между точками не являются мерой сходства . Однако можем ли мы что-нибудь сказать о точке, основанной на ее ближайших соседях в пространстве t-SNE? Этот ответ на вопрос, почему точки, которые в точности совпадают, не...
Можно ли реализовать несколько softmaxes в последнем слое в Keras? Таким образом, сумма узлов 1-4 = 1; 5-8 = 1; и т.п. Должен ли я пойти на другой дизайн