Мне было интересно, как мы должны решить, сколько узлов в скрытых слоях и сколько скрытых слоев разместить при построении архитектуры нейронной сети. Я понимаю, что уровень ввода и вывода зависит от имеющегося у нас обучающего набора, но как нам определить скрытый уровень и общую архитектуру в...
Я участвую в соревнованиях по борьбе. Набор данных имеет около 100 объектов, и все они неизвестны (с точки зрения того, что на самом деле они представляют). В основном это просто цифры. Люди выполняют много функций по разработке этих функций. Мне интересно, как именно можно выполнить разработку...
Если у меня есть магазин розничной торговли, и у меня есть способ измерить, сколько людей заходит в мой магазин каждую минуту, и поставить отметку времени в этих данных, как я могу прогнозировать будущий объем трафика? Я изучил алгоритмы машинного обучения, но не уверен, какой из них использовать....
Недавно я натолкнулся на термины Word2Vec , Sentence2Vec и Doc2Vec, и я был немного сбит с толку, поскольку я новичок в векторной семантике. Может кто-нибудь, пожалуйста, изложите различия в этих методах простыми словами. Каковы наиболее подходящие задачи для каждого...
Каковы плюсы и минусы Keras и TFlearn ? Когда одна библиотека предпочтительнее
Я слышал, как Эндрю Нг (в видео, которое я, к сожалению, больше не могу найти) рассказывал о том, как изменилось понимание локальных минимумов в задачах глубокого обучения в том смысле, что они теперь рассматриваются как менее проблемные, поскольку в многомерных пространствах (встречающихся в...
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...
Я пытаюсь найти хороший аргумент о том, почему в машинном обучении можно использовать расстояние Манхэттена над евклидовым расстоянием . До сих пор я нашел хороший аргумент в этой лекции в Массачусетском технологическом институте . В 36:15 вы можете увидеть на слайдах следующее утверждение: «Обычно...
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...
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 использую Libsvm для обучения данных и прогнозирования классификации по проблеме семантического анализа . Но он имеет производительность вопрос о крупномасштабных данных, поскольку касается семантического анализа п-размерности задачи. В прошлом году был выпущен Liblinear , и он может решить...
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...
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...
Пакетирование - это создание нескольких предикторов, которые работают так же, как и один предиктор. Dropout - это метод, который обучает нейронные сети усреднять все возможные подсети. Глядя на наиболее важные соревнования Kaggle, кажется, что эти две техники используются вместе очень часто. Я не...
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,...
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...
У меня есть большая разреженная матрица пользователей и элементов, которые им нравятся (порядка 1М пользователей и 100 тыс. Элементов с очень низким уровнем разреженности). Я исследую способы, которыми я мог бы выполнить поиск kNN на нем. Учитывая размер моего набора данных и некоторые начальные...
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...
Мне интересно, как пометить (пометить) предложения / абзацы / документы с помощью doc2vec в gensim - с практической точки зрения. Вам нужно иметь каждое предложение / абзац / документ со своей уникальной меткой (например, «Sent_123»)? Это кажется полезным, если вы хотите сказать «какие слова или...
В блоге Keras, посвященном обучению пользователей с нуля , код показывает только сеть, работающую с данными обучения и проверки. Как насчет тестовых данных? Являются ли данные проверки такими же, как данные испытаний (я думаю, что нет). Если в строках, похожих на папки с поездами и валидацией, была...