Nauka danych

1

Dlaczego mój model Keras uczy się rozpoznawać tło?

Próbuję wyszkolić tę implementację Keras Deeplabv3 + na Pascal VOC2012, używając wstępnie przeszkolonego modelu (który został również przeszkolony w tym zestawie danych). Mam dziwne wyniki z dokładnością szybko zbliżającą się do 1.0: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 - val_acc: 0.4818 Epoch …

9 python deep-learning keras tensorflow

4

SGDClassifier: Nauka online / częściowy_fit z nieznaną wcześniej etykietą

Mój zestaw treningowy zawiera około 50 000 wpisów, z którymi przeprowadzam wstępną naukę. Co tydzień dodaje się około 5 000 wpisów; ale ta sama ilość „znika” (ponieważ są to dane użytkownika, które należy usunąć po pewnym czasie). Dlatego korzystam z nauki online, ponieważ później nie mam dostępu do pełnego zestawu …

9 multiclass-classification online-learning

1

Czy uczenie się przez wzmocnienie można zastosować do prognozowania szeregów czasowych?

9 time-series reinforcement-learning forecasting

2

jakie maszyny / techniki głębokiego uczenia / techniki nlp są używane do klasyfikowania danych słów jako nazwa, numer telefonu komórkowego, adres, adres e-mail, stan, okręg, miasto itp.

Próbuję wygenerować inteligentny model, który może skanować zestaw słów lub ciągów i klasyfikować je jako nazwy, numery telefonów komórkowych, adresy, miasta, stany, kraje i inne podmioty korzystające z uczenia maszynowego lub głębokiego uczenia się. Szukałem podejść, ale niestety nie znalazłem żadnego podejścia. Próbowałem z osadzeniem worka słów model i rękawiczki, …

9 machine-learning deep-learning text-mining natural-language-process

1

Niezrównoważone dane powodujące błędną klasyfikację zestawu danych wieloklasowych

Pracuję nad klasyfikacją tekstu, w której mam 39 kategorii / klas i 8,5 miliona rekordów. (W przyszłości dane i kategorie wzrosną). Struktura lub format moich danych jest następująca. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 GB,Primary …

9 machine-learning python classification scikit-learn multiclass-classification

1

Jak zaimplementować funkcję sigmoid w Octave? [Zamknięte]

Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . więc biorąc pod uwagę, że funkcja sigmoid jest zdefiniowana jako hθ (x) = g (θ ^ (T) x), jak …

9 regression logistic-regression octave

2

Który algorytm zastosować do wyboru właściwego punktu

Zdjęcie poniżej pokazuje 7 punktów wokół początku. Jeden z nich został wybrany przez człowieka na podstawie zasad i doświadczenia i ma kolor czerwony (ten w lewym dolnym kwadrancie). Teraz mamy ponad 1000 takich zestawów punktów i dla każdego zestawu człowiek wybrał jeden punkt. Warunki te dotyczą wszystkich zestawów: Każdy zestaw …

9 machine-learning

1

Czy HDF5 może być niezawodnie zapisywany i odczytywany jednocześnie przez oddzielne procesy python?

Piszę skrypt do rejestrowania danych na żywo w czasie w jednym pliku HDF5, który zawiera mój cały zestaw danych dla tego projektu. Pracuję z Pythonem 3.6 i postanowiłem utworzyć narzędzie wiersza poleceń clickdo gromadzenia danych. Moje obawy dotyczą tego, co się stanie, jeśli skrypt gromadzący dane zapisuje do pliku HDF5, …

9 python dataset

2

„Głębokie twierdzenie Noether”: budowanie w ograniczeniach symetrii

Jeśli mam problem z uczeniem się, który powinien mieć nieodłączną symetrię, czy istnieje sposób na poddanie mojego problemu uczenia się ograniczeniu symetrii w celu usprawnienia uczenia się? Na przykład, jeśli wykonuję rozpoznawanie obrazu, może potrzebuję symetrii obrotowej 2D. Oznacza to, że obrócona wersja obrazu powinna uzyskać taki sam wynik jak …

9 machine-learning

1

Jak podejść do problemu klasyfikacji, w którym jedna z klas jest zdefiniowana jako „żadna z pozostałych”

Załóżmy, że interesują mnie trzy klasy , , . Ale mój zestaw danych zawiera jeszcze kilka prawdziwych klas .c1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3(cj)nj=4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n Oczywistą odpowiedzią jest zdefiniowanie nowej klasy która odnosi się do wszystkich klas , ale podejrzewam, że nie jest to dobry pomysł, ponieważ próbki w będą rzadkie i niezbyt do siebie podobne.c^4c^4\hat …

9 machine-learning classification

1

t-SNE: Dlaczego równe wartości danych nie są wizualnie zbliżone?

Mam 200 punktów danych, które mają takie same wartości we wszystkich funkcjach. Po zmniejszeniu wymiaru t-SNE nie wyglądają już tak równo, tak jak poniżej: Dlaczego nie są w tym samym punkcie wizualizacji, a nawet wydają się być podzieleni na dwa różne klastry?

9 visualization dimensionality-reduction tsne

4

Klasyfikuj szeregi czasowe na wielu odmianach

Mam zestaw danych złożony z szeregów czasowych (8 punktów) o około 40 wymiarach (więc każdy szereg czasowy to 8 na 40). Odpowiedni wynik (możliwe wyniki dla kategorii) to eitheir 0 lub 1. Jakie byłoby najlepsze podejście do zaprojektowania klasyfikatora dla szeregów czasowych o wielu wymiarach? Moja początkowa strategia polegała na …

9 classification time-series pca

2

Czy warto trenować CNN jako autoencoder?

Pracuję z analizą danych EEG, które ostatecznie będą musiały zostać sklasyfikowane. Jednak uzyskanie etykiet do nagrań jest dość drogie, co skłoniło mnie do rozważenia podejść bez nadzoru, aby lepiej wykorzystać nasze dość duże ilości nieoznaczonych danych. To naturalnie prowadzi do rozważenia stosowania ustawionych na sobie autoencoderów, co może być dobrym …

9 deep-learning convnet unsupervised-learning autoencoder

3

Dlaczego nie wytrenować ostatecznego modelu na całych danych po przeprowadzeniu danych testowych dostrajania hiperparametrów i danych walidacyjnych na podstawie wyboru modelu?

Przez całe dane rozumiem pociąg + test + walidacja Po poprawieniu hiperparametru przy użyciu danych sprawdzania poprawności i wybraniu modelu przy użyciu danych testowych, czy nie lepiej byłoby, aby model został wyszkolony na całych danych, tak aby parametry były lepiej wyszkolone, niż model wyuczony na dane pociągu

9 machine-learning

3

Po co używać splotowych NN do zadań kontroli wizualnej w porównaniu z klasycznym dopasowaniem szablonu CV?

Miałem interesującą dyskusję na podstawie projektu, nad którym pracowaliśmy: po co używać systemu kontroli wizualnej CNN zamiast algorytmu dopasowywania szablonów? Tło: Pokazałem demo prostego systemu wizyjnego CNN (kamera internetowa + laptop), który wykrył, czy określony typ obiektu został „uszkodzony” / uszkodzony, czy nie - w tym przypadku płytka drukowana PCB. …

9 machine-learning convnet image-classification