Nauka danych hyperparameter

8

Obecnie pracuję nad implementacją Stochastic Gradient Descent, SGDdla sieci neuronowych wykorzystujących propagację wsteczną i choć rozumiem jej cel, mam kilka pytań na temat wyboru wartości szybkości uczenia się. Czy szybkość uczenia się jest związana z kształtem gradientu błędu, ponieważ dyktuje on tempo opadania? Jeśli tak, w jaki sposób wykorzystujesz te …

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

6

Jaka jest różnica między hiperparametrami modelu a parametrami modelu?

Zauważyłem, że takie terminy, jak hiperparametr modelu i parametr modelu zostały użyte zamiennie w sieci bez wcześniejszego wyjaśnienia. Myślę, że jest to niepoprawne i wymaga wyjaśnienia. Rozważ model uczenia maszynowego, klasyfikator oparty na SVM / NN / NB lub narzędzie do rozpoznawania obrazów - wszystko, co przyjdzie ci do głowy. …

28 machine-learning parameter hyperparameter language-model

5

Jak ustawić liczbę neuronów i warstw w sieciach neuronowych

Jestem początkującym w sieciach neuronowych i miałem problem z uchwyceniem dwóch koncepcji: Jak decyduje się o liczbie warstw środkowych w danej sieci neuronowej? 1 vs. 10 lub cokolwiek innego. Jak decyduje się liczba neuronów w każdej środkowej warstwie? Czy zaleca się posiadanie jednakowej liczby neuronów w każdej środkowej warstwie, czy …

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

4

Wyszukiwanie hiperparametrów dla LSTM-RNN za pomocą Keras (Python)

Z samouczka RNN firmy Keras: „RNN są trudne. Wybór wielkości partii jest ważny, wybór straty i optymalizatora ma kluczowe znaczenie itp. Niektóre konfiguracje nie będą zbieżne”. Jest to więc bardziej ogólne pytanie dotyczące dostrajania hiperparametrów LSTM-RNN w Keras. Chciałbym wiedzieć o podejściu do znalezienia najlepszych parametrów dla Twojego RNN. Zacząłem …

18 python neural-network deep-learning keras hyperparameter

3

Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]

Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …

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

2

W jaki sposób naukowcy wymyślają prawidłowe parametry i topologię ukrytego modelu Markowa?

Rozumiem, w jaki sposób ukryty model Markowa jest wykorzystywany w sekwencjach genomowych, takich jak znalezienie genu. Ale nie rozumiem, jak wymyślić konkretny model Markowa. Mam na myśli, ile stanów powinien mieć ten model? Ile możliwych przejść? Czy model powinien mieć pętlę? Skąd mieliby wiedzieć, że ich model jest optymalny? Czy …

10 machine-learning model-selection hyperparameter markov

Pytania otagowane jako hyperparameter