В контексте машинного обучения я часто видел термин « Основополагающая истина» . Я много искал и нашел следующее определение в Википедии : В машинном обучении термин «наземная истина» относится к точности классификации учебного набора для контролируемых методов обучения. Это используется в...
В задачах машинного обучения обычно перетасовывать данные и нормализовать их. Цель нормализации ясна (для того же диапазона значений признаков). Но после долгих попыток я не нашел какой-либо ценной причины для перетасовки данных. Я прочитал этот пост здесь, обсуждая, когда мы должны перетасовать...
Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и 2 секунды :( Я не стал...
Я видел дискуссии о «накладных расходах» графического процессора и о том, что для «небольших» сетей обучение на процессоре (или сети процессоров) может быть быстрее, чем на графическом процессоре. Что означает «маленький»? Например, будет ли «однослойный» MLP со 100 скрытыми единицами «маленьким»?...
Я хочу тренировать глубокую модель с большим количеством обучающих данных, но мой рабочий стол не имеет такой силы, чтобы тренировать такую глубокую модель с этими обильными данными. Я хотел бы знать, существуют ли какие-либо бесплатные облачные сервисы, которые можно использовать для обучения...
Как Keras рассчитывает точность по классовым вероятностям? Например, у нас есть 100 образцов в тестовом наборе, которые могут принадлежать одному из двух классов. У нас также есть список классовых вероятностей. Какой порог использует Keras, чтобы назначить выборку любому из двух...
Я пытаюсь объединить две модели Keras в одну модель и не могу этого сделать. Например, на прилагаемом рисунке я хотел бы получить средний слой измерения 8 и использовать его в качестве входных данных для слоя (снова размера 8) в модели а затем объединить и модель и модель как один модель.А 2A2A2Б...
Как PyTorch, так и Tensorflow Fold являются средами глубокого обучения, предназначенными для работы в ситуациях, когда входные данные имеют неодинаковую длину или измерения (то есть ситуации, когда динамические графики полезны или необходимы). Я хотел бы знать, как они сравниваются, в смысле...
Я новичок в нейронных сетях, и мне было трудно понять две концепции: Как определить количество средних слоев в данной нейронной сети? 1 против 10 или что-то еще. Как определить количество нейронов в каждом среднем слое? Рекомендуется ли иметь одинаковое количество нейронов в каждом среднем слое или...
У меня есть вход, который является списком, и вывод является максимумом элементов input-list. Может ли машинное обучение выучить такую функцию, которая всегда выбирает максимум входных элементов, присутствующих на входе? Это может показаться довольно простым вопросом, но он может дать мне...
В чем разница между градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском? Я не очень знаком с ними, можете ли вы описать разницу с помощью короткого
Я надеюсь, что вы можете мне помочь, так как у меня есть несколько вопросов на эту тему. Я новичок в области глубокого обучения, и хотя я сделал несколько уроков, я не могу связать или отличить понятия друг от...
Я ищу статью, подробно описывающую основы глубокого обучения. Идеально, как курс Эндрю Нг для глубокого обучения. Вы знаете, где я могу найти
Я часто слышал, как люди говорили, почему сверточные нейронные сети все еще плохо поняты. Известно ли, почему сверточные нейронные сети всегда заканчивают тем, что изучают все более сложные функции, когда мы поднимаемся по уровням? Что заставило их создать такой набор функций, и будет ли это также...
В этой ссылке на Стационарность и разность было упомянуто, что модели, подобные ARIMA, требуют стационарного временного ряда для прогнозирования, поскольку его статистические свойства, такие как среднее значение, дисперсия, автокорреляция и т. Д., Постоянны во времени. Поскольку RNN обладают лучшей...
Мне интересно, есть ли сценарий, при котором градиентный спуск не сходится к минимуму. Я осознаю, что градиентный спуск не всегда может привести к глобальному оптимуму. Я также знаю, что он может отличаться от оптимального, если, скажем, размер шага слишком велик. Тем не менее, мне кажется, что...
При обучении нейронных сетей одним гиперпараметром является размер мини-пакета. Обычный выбор - 32, 64 и 128 элементов в каждой партии. Существуют ли какие-либо правила / рекомендации, какими большими должны быть мини-партии? Какие-нибудь публикации, которые исследуют влияние на...
Я хочу вычислить точность, отзыв и оценку F1 для моей двоичной модели KerasClassifier, но не нашел никакого решения. Вот мой фактический код: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the...
Возможно, это слишком широко, но я ищу ссылки на то, как использовать глубокое обучение в задаче обобщения текста. Я уже реализовал суммирование текста, используя стандартные частотно-частотные подходы и ранжирование предложений, но я хотел бы изучить возможность использования методов глубокого...
Я немного запутался в выборе между Keras (keras-team / keras) и tf.keras (tenorflow / tenorflow / python / keras /) для моего нового исследовательского проекта. Существует дискуссия о том, что Keras не принадлежит никому, поэтому люди будут рады внести свой вклад, и в будущем будет намного легче...