Pytania otagowane jako machine-learning

Metody i zasady budowania „systemów komputerowych, które automatycznie ulepszają się wraz z doświadczeniem”.

1
Implementacja t-SNE Python: dywergencja Kullbacka-Leiblera
t-SNE, jak w [1], działa poprzez stopniowe zmniejszanie dywergencji Kullbacka-Leiblera (KL), aż do spełnienia pewnego warunku. Twórcy t-SNE sugerują wykorzystanie dywergencji KL jako kryterium wydajności dla wizualizacji: można porównać rozbieżności Kullbacka-Leiblera zgłoszone przez t-SNE. Dziesięć razy można uruchomić t-SNE i wybrać rozwiązanie o najniższej dywergencji KL [2] Próbowałem dwóch implementacji …
3
Co to jest LSTM, BiLSTM i kiedy z nich korzystać?
Jestem bardzo nowy w głębokim uczeniu się i jestem szczególnie zainteresowany wiedzą, czym są LSTM i BiLSTM i kiedy z nich korzystać (główne obszary zastosowań). Dlaczego LSTM i BILSTM są bardziej popularne niż RNN? Czy możemy wykorzystać te architektury głębokiego uczenia się do rozwiązywania problemów bez nadzoru?
4
Uczenie maszynowe a uczenie głębokie
Jestem trochę zdezorientowany różnicą między terminami „Machine Learning” i „Deep Learning”. Przejrzałem go i przeczytałem wiele artykułów, ale wciąż nie jest to dla mnie jasne. Znana definicja uczenia maszynowego przez Toma Mitchella to: Program komputerowy mówi się nauczyć z doświadczeń E w odniesieniu do pewnej klasy zadań T i zmierzyć …
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 
3
Wczesne zatrzymanie w przypadku utraty weryfikacji lub dokładności?
Obecnie uczę sieci neuronowej i nie mogę zdecydować, którego użyć, aby wdrożyć moje kryteria wczesnego zatrzymania: utratę walidacji lub mierniki takie jak dokładność / f1score / auc / cokolwiek obliczone na zestawie walidacyjnym. W swoich badaniach natknąłem się na artykuły broniące obu punktów widzenia. Wygląda na to, że Keras domyślnie …
3
Jak mogę dokonać klasyfikacji za pomocą danych kategorycznych, które nie zostały naprawione?
Mam problem z klasyfikacją zarówno danych kategorycznych, jak i liczbowych. Problem, z którym się zmagam, polega na tym, że moje dane kategoryczne nie są naprawione, co oznacza, że ​​nowy kandydat, którego etykietę chcę przewidzieć, może mieć nową kategorię, która nie była wcześniej obserwowana. Na przykład, jeśli moje dane kategoryczne sexbyłyby …
2
Dlaczego szkolenie na moim GPU trwa tak długo?
Detale: GPU : GTX 1080 Szkolenie : ~ 1,1 miliona zdjęć należących do 10 klas Walidacja : ~ 150 tysięcy zdjęć należących do 10 klas Czas na epokę : ~ 10 godzin Skonfigurowałem CUDA, cuDNN i Tensorflow (również GPU Tensorflow). Nie sądzę, że mój model jest tak skomplikowany, że zajmuje …
2
Jak sprawdzić martwe neurony relu
Tło: Dopasowując sieci neuronowe z aktywacją relu, stwierdziłem, że czasami prognoza staje się prawie stała. Uważam, że jest to spowodowane umieraniem neuronów relu podczas treningu, jak stwierdzono tutaj. (Na czym polega problem „umierania ReLU” w sieciach neuronowych? ) Pytanie: Mam nadzieję zaimplementować kontrolę w samym kodzie, aby sprawdzić, czy neurony …
3
Model cykliczny (CNN) na danych EEG
Zastanawiam się, jak interpretować architekturę cykliczną w kontekście EEG. W szczególności myślę o tym jako o Rekurencyjnym CNN (w przeciwieństwie do architektur takich jak LSTM), ale może dotyczy to również innych typów sieci rekurencyjnych Kiedy czytam o R-CNN, są one zwykle wyjaśniane w kontekście klasyfikacji obrazów. Zazwyczaj określa się je …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.