Вопросы с тегом «machine-learning»

Методы и принципы построения «компьютерных систем, которые автоматически улучшаются с опытом».


3
Что такое LSTM, BiLSTM и когда их использовать?
Я очень новичок в области глубокого обучения, и мне особенно интересно знать, что такое LSTM и BiLSTM и когда их использовать (основные области применения). Почему LSTM и BILSTM более популярны, чем RNN? Можем ли мы использовать эти архитектуры глубокого обучения в неконтролируемых задачах?

4
Машинное обучение против глубокого обучения
Меня немного смущает различие между терминами «машинное обучение» и «глубокое обучение». Я прогуглил это и прочитал много статей, но это все еще не очень ясно для меня. Известное определение машинного обучения Тома Митчелла: Компьютерная программа называется извлечь из опыта Е относительно некоторого класса задач T и измерения производительности P , …

4
Переоснащение / Подгонка с размером набора данных
На графике ниже ось x => Размер набора данных ось у => Оценка перекрестной проверки Красная линия для данных обучения Зеленая линия для тестирования данных В учебнике, на который я ссылаюсь, автор говорит, что точка, где красная линия и зеленая линия перекрываются, означает, Сбор большего количества данных вряд ли повысит …

1
Что происходит, когда мы обучаем линейный SVM нелинейно разделяемым данным?
Что происходит, когда мы обучаем базовую опорную векторную машину (линейное ядро ​​и отсутствие мягкого поля) на нелинейно разделимых данных? Задача оптимизации неосуществима, так что возвращает алгоритм минимизации?

1
Эффект НЕ изменения веса фильтра CNN во время backprop
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 точности.

3
Лучшие языки для научных вычислений [закрыто]
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 

3
Как я могу сделать классификацию с категориальными данными, которые не являются фиксированными?
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 ранее не наблюдалась. Например, если мои категорические данные были …

3
Ранняя остановка на потерю проверки или на точность?
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 статьи, защищающие …

5
Неуправляемая сегментация изображения
Я пытаюсь реализовать алгоритм, где дано изображение с несколькими объектами на плоской таблице, желательным является вывод масок сегментации для каждого объекта. В отличие от CNN, целью здесь является обнаружение объектов в незнакомой среде. Каковы лучшие подходы к этой проблеме? Кроме того, есть ли примеры реализации, доступные онлайн? Изменить: Извините, вопрос, …

2
Почему обучение занимает так много времени на моем GPU?
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 …

1
Что такое «новый алгоритм обучения подкреплению» в AlphaGo Zero?
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 лучшим игроком в го в мире» …

2
Попытка использовать TensorFlow для прогнозирования данных финансовых временных рядов
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 | …

2
Как проверить мертвые нейроны релю
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, так это реализовать проверку в …

3
Рекуррентная (CNN) модель на данных ЭЭГ
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 классификации изображений. Они обычно описываются …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.