Вопросы с тегом «hyperparameter»

В настоящее время я работаю над внедрением Stochastic Gradient Descent, SGDдля нейронных сетей, использующих обратное распространение, и, хотя я понимаю его назначение, у меня есть несколько вопросов о том, как выбрать значения для скорости обучения. Связана ли скорость обучения с формой градиента ошибки, так как он определяет скорость снижения? Если …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter 

Я заметил, что такие термины, как гиперпараметр модели и параметр модели , использовались в сети взаимозаменяемо без предварительного разъяснения. Я думаю, что это неправильно и нуждается в объяснении. Рассмотрим модель машинного обучения, классификатор или распознаватель изображений на основе SVM / NN / NB - все, что сначала приходит на ум. …

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model 

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 это зависит от применения?

26 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning 

Из Keras RNN Tutorial: «RNNs сложны. Выбор размера пакета важен, выбор потерь и оптимизатора важен и т. Д. Некоторые конфигурации не сходятся». Так что это более общий вопрос о настройке гиперпараметров LSTM-RNN на Keras. Я хотел бы знать о подходе к поиску лучших параметров для вашего RNN. Я начал с …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое количество доступных библиотек научных вычислений. …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Я понимаю, как скрытая марковская модель используется в геномных последовательностях, таких как поиск гена. Но я не понимаю, как придумать конкретную марковскую модель. Я имею в виду, сколько состояний должна иметь модель? Сколько возможных переходов? Должна ли модель иметь петлю? Как они узнали бы, что их модель оптимальна? Представляют ли …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov