Учитывая сложную задачу обучения (например, высокую размерность, сложность данных), глубокие нейронные сети становятся сложными для обучения. Чтобы облегчить многие из проблем, можно: Нормализовать && данные качества отобранных вручную выберите другой алгоритм обучения (например, RMSprop...
Я изучаю масштабирование данных, и в частности метод стандартизации. Я понял математику, стоящую за этим, но мне не понятно, почему важно дать функциям нулевое среднее и единичную дисперсию. Можете ли вы объяснить...
Какова проблема скачкообразного изменения размеров в машинном обучении (возникающая в сверточных нейронных сетях и распознавании изображений)? Я гуглил об этом, но все, что я получаю, это информация о физике деформации формы материала. Для меня будет более полезным, если кто-нибудь объяснит это...
В настоящее время я обучаю нейронную сеть, и я не могу решить, какой из них использовать для реализации моих критериев ранней остановки: потеря проверки или метрики, такие как точность / f1score / auc / независимо от того, что вычислено на наборе проверки. В своем исследовании я натолкнулся на...
У меня есть набор данных, включающий набор клиентов в разных городах Калифорнии, время вызова для каждого клиента и статус вызова (True, если клиент отвечает на вызов, и False, если клиент не отвечает). Я должен найти подходящее время звонка для будущих клиентов, так что вероятность ответа на...
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...
Каков эффект НЕ изменения веса фильтра CNN во время обратного распространения? Я изменил только веса полностью связанных слоев во время обучения на наборе данных MNIST и все еще достиг почти 99-процентной...
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...
У меня есть проблема классификации с категориальными и числовыми данными. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что мои категориальные данные не являются фиксированными, это означает, что у нового кандидата, метка которого я хочу предсказать, может быть новая категория, которая...
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...
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...
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
У меня есть наборы данных, которые содержат, среди многих функций, GPS-координаты (широта и долгота). Я хотел бы использовать эти наборы данных для изучения таких проблем, как: (1) вычисление ETA для перехода между начальной и конечной точками; и (2) оценка количества преступлений по конкретной...
По какой-то причине AlphaGo Zero не пользуется такой же популярностью, как оригинальный AlphaGo, несмотря на его невероятные результаты. Начиная с нуля, он уже побеждал AlphaGo Master и прошел множество других тестов. Еще более невероятно, что это сделано за 40 дней. Google называет его «возможно...
Подробности: GPU : GTX 1080 Обучение : ~ 1,1 млн. Изображений, принадлежащих 10 классам Проверка : ~ 150 тысяч изображений, относящихся к 10 классам Время за эпоху : ~ 10 часов Я установил CUDA, cuDNN и Tensorflow (также Tensorflow GPU). Я не думаю, что моя модель настолько сложна, что занимает 10...
Я понял, что анализ главных компонентов - это метод уменьшения размерности, то есть, учитывая 10 входных объектов, он даст меньшее количество независимых элементов, которые являются ортогональными и линейными преобразованиями исходных элементов. Является ли PCAсам по себе рассматривается как...
Я новичок в ML и TensorFlow (я начал около нескольких часов назад), и я пытаюсь использовать его для прогнозирования следующих нескольких точек данных во временном ряду. Я беру свой вклад и делаю это с этим: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6...
В настоящее время я работаю над моделью логистической регрессии для геномики. Одно из полей ввода, которое я хочу включить как ковариату, это genes. Существует около 24 000 известных генов. Существует много особенностей с таким уровнем изменчивости в вычислительной биологии, и необходимы сотни...