Наука о данных

Я ни в коем случае не эксперт по автоэнкодерам или нейронным сетям, так что извините, если это глупый вопрос. В целях уменьшения размеров или визуализации кластеров в многомерных данных мы можем использовать автоэнкодер для создания двумерного представления (с потерями) путем проверки выходных данных сетевого уровня с двумя узлами. Например, при …

13 neural-network  dimensionality-reduction  autoencoder 

Если мы посмотрим на 90-99% статей, опубликованных с использованием CNN (ConvNet). Подавляющее большинство из них использует размер фильтра нечетных чисел : {1, 3, 5, 7} для наиболее часто используемых. Эта ситуация может привести к некоторой проблеме: при таких размерах фильтров операция свертки обычно не идеальна с заполнением 2 (обычное заполнение), …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Я прочитал это: Чтобы обучить нашу нейронную сеть, мы инициализируем каждый параметр W (l) ijWij (l) и каждый b (l) ibi (l) к небольшому случайному значению около нуля (скажем, согласно нормальному (0, 02) нормальному (0) , ϵ2) распределение для некоторого малого ϵϵ, скажем 0,01) из учебников Стэнфорда по углубленному изучению …

13 deep-learning  stanford-nlp  randomized-algorithms 

Я прочитал пару статей об инициализации ядра, и многие из них упоминают, что они используют L2-регуляризацию ядра (часто с ).λ = 0,0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 Кто-нибудь делает что-то иное, чем инициализация смещения с постоянным нулем и не регуляризация? Документы инициализации ядра Мишкин и Матас: все, что вам нужно, это хороший инициат …

13 neural-network 

В Деревьях решений мы можем понять выходные данные древовидной структуры, а также можем визуализировать, как Дерево Решений принимает решения. Таким образом, деревья решений имеют объяснимость (их вывод можно легко объяснить.) Есть ли у нас объяснимость в нейронных сетях, как с деревьями решений?

13 neural-network 

У меня есть хорошее общее представление о роли и механизме сверточных слоев в Deep Learning для обработки изображений в случае реализации 2D или 3D - они «просто» пытаются поймать 2D-шаблоны в изображениях (в 3 каналах в случае 3D). Но недавно я столкнулся с одномерными сверточными слоями в контексте обработки естественного …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Я пытаюсь выяснить размеры каждой переменной в RNN в слое забудьте, однако я не уверен, что я на правильном пути. Следующая картинка и уравнение взяты из поста Колы в блоге «Понимание сетей LSTM» : где: xtxtx_t - ввод вектора размера m∗1m∗1m*1 ht−1ht−1h_{t-1} - скрытое состояние вектора размера n∗1n∗1n*1 [xt,ht−1][xt,ht−1][x_t, h_{t-1}] …

13 neural-network  rnn 

Когда мы проводим перекрестную проверку в k-кратном порядке, должны ли мы просто использовать классификатор, который имеет самую высокую точность теста? Каков обычно лучший подход в получении классификатора от перекрестной проверки?

13 machine-learning  cross-validation 

Я читаю презентацию, и она рекомендует не использовать кодировку "оставь один", но с одной горячей кодировкой все в порядке. Я думал, что они оба были одинаковыми. Кто-нибудь может описать, в чем различия между ними?

13 machine-learning  data-mining  feature-selection  feature-extraction  feature-engineering 

Я ищу, чтобы найти предварительно обученные веса уже обученных моделей, таких как данные Новостей Google и т. Д. Мне было трудно обучать новую модель с достаточным количеством данных (10 ГБ и т. Д.) Для себя. Итак, я хочу извлечь выгоду из трансферного обучения, в котором я смог бы получить предварительно …

13 machine-learning  bigdata  word2vec 

Немногие вещи в жизни доставляют мне удовольствие, например, извлечение структурированных и неструктурированных данных из Интернета и использование их в моих моделях. Например, Data Science Toolkit (или RDSTKдля программистов на R) позволяет мне получать много хороших данных, основанных на местоположении, с использованием IP-адресов или адресов, а пакет tm.webmining.pluginfor R tmупрощает очистку …

13 text-mining  scraping 

Я хотел бы знать, каков наилучший способ классификации набора данных, состоящего из смешанных типов атрибутов, например, текстовых и числовых. Я знаю, что могу преобразовать текст в булеву, но словарь разнообразен и данные становятся слишком редкими. Я также пытался классифицировать типы атрибутов отдельно и объединять результаты с помощью методов метаобучения, но …

13 machine-learning  classification 

Если у меня есть очень длинный список названий статей, как я могу получить эти документы из Интернета или из какой-либо базы данных? Названия статей похожи на «Оценка полезности в веб-майнинге для сферы общественного здравоохранения». Кто-нибудь знает API, который может дать мне решение? Я попытался отсканировать Google ученый, однако Google заблокировал …

13 data-mining  machine-learning 

Я изо всех сил пытаюсь интерпретировать разницу кодирования Keras для маркировки последовательностей «один ко многим» (например, классификация отдельных изображений) и «многие ко многим» (например, классификация последовательностей изображений). Я часто вижу два разных вида кодов: Тип 1, где TimeDistributed не применяется, как это: model=Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode="valid", input_shape=[1, 56,14])) model.add(Activation("relu")) …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

Я управляю нейронной сетью глубокого обучения, которая была обучена графическим процессором. Теперь я хочу развернуть это на нескольких хостах для вывода. Вопрос в том, каковы условия, чтобы решить, следует ли мне использовать GPU или CPU для вывода? Добавление более подробной информации из комментариев ниже. Я новичок в этом, поэтому руководство …

13 deep-learning  gpu