Вопросы с тегом «neural-networks»

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

В книге «глубокое обучение Франсуа Шоле с Python» говорится: В результате настройка конфигурации модели на основе ее производительности на наборе проверки может быстро привести к подгонке к набору проверки, даже если ваша модель никогда не обучалась непосредственно этому. Центральное место в этом явлении занимает понятие утечки информации. Каждый раз, когда …

9 neural-networks  cross-validation  hyperparameter 

Имеет ли функция в форме стандартное имя? Например, - линейная функция.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

Поэтому я пытаюсь научить себя нейронным сетям (для регрессионных приложений, а не для классификации изображений кошек). Моими первыми экспериментами было обучение сети внедрению КИХ-фильтра и дискретного преобразования Фурье (обучение сигналам «до» и «после»), поскольку обе эти линейные операции могут быть реализованы одним слоем без функции активации. Оба работали нормально. Тогда …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

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 2 года назад . Я новичок в области машинного обучения, но я хотел попробовать и …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Как вы интерпретируете кривую выживания из модели пропорционального риска Кокса? В этом игрушечном примере предположим, что у нас есть модель пропорционального риска Кокса для ageпеременной в kidneyданных, и сгенерируем кривую выживания. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Например, в момент , какое утверждение верно? или оба не …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Я тренирую простую сверточную нейронную сеть для регрессии, где задача состоит в том, чтобы предсказать (x, y) расположение блока на изображении, например: Выход сети имеет два узла, один для х, а другой для у. Остальная часть сети является стандартной сверточной нейронной сетью. Потеря представляет собой стандартную среднеквадратичную ошибку между прогнозируемым …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

Как и многие другие, я обнаружил, что ресурсы здесь и здесь чрезвычайно полезны для понимания ячеек LSTM. Я уверен, что понимаю, как значения обновляются и обновляются, и я достаточно уверен, чтобы добавить упомянутые «глазковые соединения» и т. Д. В моем примере у меня на каждом шаге времени есть входной вектор …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

Я изучаю проблемы письменных заданий в классе глубокого обучения Стэнфордского НЛП http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Я пытаюсь понять ответ для 3а, где они ищут производную от вектора для центрального слова. Предположим, вам дан вектор предсказанного слова соответствующий центральному слову c для скипграммы, а предсказание слова выполняется с помощью функции softmax, найденной в моделях …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 11 месяцев назад . Мне нужно применить функцию активации Softmax к многослойному Perceptron в Scikit. Документация Scikit по теме моделей нейронных сетей (под …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

Справочная информация: я использую приближение Q-значения нейронной сети в моей задаче обучения подкрепления. Подход точно такой же, как описанный в этом вопросе , однако сам вопрос другой. В этом подходе количество выходов - это количество действий, которые мы можем предпринять. Иными словами, алгоритм следующий: выполните действие A, изучите награду, попросите …

9 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning  q-learning 

Мой вопрос касается взаимосвязи между гипотезой эффективного кодирования, изложенной на странице Википедии об эффективных алгоритмах кодирования и обучения нейронной сети. Какова связь между гипотезой эффективного кодирования и нейронными сетями? Существуют ли какие-либо модели нейронных сетей, явно вдохновленные гипотезой эффективного кодирования? Или было бы справедливее сказать, что все алгоритмы обучения нейронной …

9 neural-networks  information-theory 

Я изучаю глубокое обучение (особенно CNN) и то, как обычно требуется очень много данных для предотвращения переобучения. Однако мне также сказали, что чем больше емкость / больше параметров в модели, тем больше данных требуется для предотвращения переобучения. Поэтому мой вопрос: почему вы не можете просто уменьшить количество слоев / узлов …

9 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network