Согласно этому руководству по глубокому обучению , снижение веса (регуляризация) обычно не применяется к терминам смещения b, почему? Какое значение (интуиция) стоит за...
Я прохожу курс машинного обучения Эндрю Нг и не смог получить правильный ответ на этот вопрос после нескольких попыток. Пожалуйста, помогите решить это, хотя я прошел через уровень. Предположим, что ученики взяли какой-то класс, и у класса был промежуточный экзамен и итоговый экзамен. Вы собрали...
Вопрос: можно ли обучить NN различать нечетные и четные числа, используя только в качестве входных данных сами числа? У меня есть следующий набор данных: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Я тренировал NN с двумя входными нейронами (один из которых был переменным числом,...
Я делаю классификацию изображений с использованием машинного обучения. Предположим, у меня есть некоторые тренировочные данные (изображения), и я разделю эти данные на обучающие и проверочные наборы. И я также хочу дополнить данные (создать новые изображения из оригинальных) путем случайных...
Все примеры, которые я нашел, используя глубокие убеждения или сверточные нейронные сети, используют их для классификации изображений, распознавания разговоров или распознавания речи. Полезны ли глубокие нейронные сети для классических задач регрессии, где функции не структурированы (например, не...
Я ищу реализацию динамической модели, чтобы рекомендовать фильм пользователю. Рекомендация должна обновляться каждый раз, когда пользователь смотрит фильм или оценивает его. Чтобы было проще, я думаю о том, чтобы учесть два фактора: прошлые оценки других фильмов пользователем время, когда...
Я не могу понять Тэмпсон Сэмплинг и как это работает. Я читал о Multi Arm Bandit и после прочтения Upper Confidence Bound Algorithm многие тексты предположили, что сэмплинг Thompson работает лучше, чем UCB. Что такое Тэмпсон Сэмплинг, с точки зрения непрофессионала или просто? Не стесняйтесь...
Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use...
Я читал об оптимизации для некорректной проблемы в компьютерном зрении и натолкнулся на объяснение ниже об оптимизации в Википедии. Я не понимаю, почему они называют эту оптимизацию « Минимизация энергии » в Computer Vision? Задача оптимизации может быть представлена следующим образом: Дано:...
Проводились ли крупномасштабные исследования методов MCMC, сравнивающих производительность нескольких различных алгоритмов с набором тестовых плотностей? Я думаю о чем-то эквивалентном статье Риоса и Сахинидиса (2013), которая представляет собой тщательное сравнение большого количества...
Традиционно мы используем смешанную модель для моделирования продольных данных, то есть таких данных, как: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 мы можем предположить случайный перехват или наклон для разных людей. Однако вопрос, который я...
Я хочу знать, является ли процесс, описанный ниже, действительным / приемлемым и доступно ли любое обоснование. Идея: контролируемые алгоритмы обучения не предполагают базовых структур / распределений данных. В конце дня они выводят точечные оценки. Я надеюсь как-то количественно оценить...
Насколько я понимаю (очень базовое), Наивный Байес оценивает вероятности, основываясь на частотах классов каждой функции в обучающих данных. Но как рассчитать частоту непрерывных переменных? И когда вы делаете прогноз, как он классифицирует новое наблюдение, которое может не иметь одинаковых...
Структура этого вопроса следующая: сначала я представляю концепцию обучения ансамблям , далее я даю список задач распознавания образов , затем я привожу примеры алгоритмов обучения ансамблям и, наконец, представляю свой вопрос. Те, кому не нужна вся дополнительная информация, могут просто...
Я взял курс машинного обучения в моем колледже. В одной из викторин был задан этот вопрос. Модель 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Модель 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Какая из вышеперечисленных моделей подойдет для данных лучше? (предположим, что данные могут...
Я поражен, казалось бы, легкой проблемой, но я не нашел подходящего решения уже несколько недель. У меня довольно много данных опроса / опроса (десятки тысяч респондентов, скажем, 50 тыс. На набор данных), полученных из чего-то, что, я надеюсь, называется комплексным опросом с весами,...
В сверточных нейронных сетях (CNN) матрица весов на каждом шаге переворачивает свои строки и столбцы для получения матрицы ядра, прежде чем приступить к свертке. Это объясняется в серии видео Хьюго Ларошелле здесь : Вычисление скрытых карт будет соответствовать выполнению дискретной свертки с...
Это относится к статье « Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей» , и, насколько я понимаю, выпадение реализовано в 2D. После прочтения кода из Keras о том, как реализован пространственный выпадение 2D, в основном реализована случайная двоичная маска формы [batch_size, 1,...
Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с...
Глубокая учебная литература полна умных трюков с использованием непостоянных скоростей обучения при градиентном спуске. Такие вещи, как экспоненциальный распад, RMSprop, Adagrad и т. Д., Легко реализовать и они доступны в каждом пакете глубокого обучения, но, похоже, их не существует за пределами...