Metody i zasady budowania „systemów komputerowych, które automatycznie ulepszają się wraz z doświadczeniem”.
Używam sieci neuronowych do rozwiązywania różnych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Używam Pythona i Pybrain, ale ta biblioteka jest prawie wycofana. Czy istnieją inne dobre alternatywy w
Odnosząc się do notatek z kursu Stanford na temat sieci neuronowych splotowych do rozpoznawania wzrokowego , akapit mówi: „Niestety jednostki ReLU mogą być kruche podczas treningu i mogą„ umrzeć ”. Na przykład duży gradient przepływający przez neuron ReLU może spowodować aktualizację wag w taki...
W MNIST For ML Beginners określają one jako entropię krzyżową Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) jest przewidywana wartość prawdopodobieństwa dla klasy í i y ' i jest prawdziwym prawdopodobieństwo dla tej klasy.yiyiy_iiiiy′iyi′y_i' Pytanie...
Właśnie zaczynam opracowywać aplikację do uczenia maszynowego do celów akademickich. Obecnie używam R i trenuję się w tym. Jednak w wielu miejscach widziałem ludzi używających Pythona . Z czego korzystają ludzie w środowisku akademickim i przemyśle i jakie jest
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...
Podczas pisania pracy / prezentacji na temat sieci neuronowych zwykle wizualizuje się architekturę sieci. Jakie są dobre / proste sposoby automatycznej wizualizacji popularnych
Zbudowałem swój model. Teraz chcę narysować schemat architektury sieci dla mojego artykułu badawczego. Przykład pokazano
Właśnie zaczynam od uczenia maszynowego i do tej pory zajmowałem się regresją liniową względem jednej zmiennej. Nauczyłem się, że istnieje hipoteza, która brzmi: hθ( x ) = θ0+ θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Aby znaleźć dobre wartości dla parametrów i , chcemy zminimalizować...
Jakie są ewentualne różnice między „naukowcem danych” a „inżynierem uczenia maszynowego”? W ciągu ostatniego roku „inżynier uczenia maszynowego” zaczął pojawiać się często na ofertach pracy. Jest to szczególnie zauważalne w San Francisco, co jest zapewne początkiem terminu „naukowiec danych”. W...
Czy ktoś może praktycznie wyjaśnić uzasadnienie nieczystości Giniego w stosunku do zdobywania informacji (na podstawie Entropii)? Której metryki lepiej użyć w różnych scenariuszach podczas korzystania z drzew
Zaczynałem patrzeć na obszar pod krzywą (AUC) i jestem trochę zdezorientowany co do jego przydatności. Kiedy wyjaśniono mi po raz pierwszy, AUC wydawało się świetną miarą wydajności, ale w moich badaniach odkryłem, że niektórzy twierdzą, że jego przewaga jest w większości marginalna, ponieważ jest...
Mam problem z zastosowaniem drzewa decyzyjnego / losowego lasu. Próbuję dopasować problem, który zawiera zarówno liczby, jak i ciągi znaków (takie jak nazwa kraju). Teraz biblioteka scikit-learn przyjmuje tylko liczby jako parametry, ale chcę wstrzyknąć ciągi, a także niosą one znaczną ilość...
Tło problemu: Pracuję nad projektem, który obejmuje pliki dziennika podobne do plików znalezionych w przestrzeni monitorowania IT (według mojego najlepszego zrozumienia przestrzeni IT). Te pliki dziennika są danymi szeregów czasowych, uporządkowanymi w setki / tysiące wierszy o różnych...
Jak mogę losowo podzielić macierz danych i odpowiadający wektor etykiety na X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val za pomocą Sklearn? O ile mi wiadomo, sklearn.cross_validation.train_test_splitjest zdolny do podziału na dwie części, a nie na trzy
Myślałem o Rekurencyjnych Sieciach Neuronowych (RNN) i ich odmianach oraz Konwolucyjnych Sieciach Neuronowych (CNN) i ich odmianach. Czy te dwa punkty są sprawiedliwe: Użyj CNN, aby rozbić komponent (taki jak obraz) na podskładniki (takie jak obiekt w obrazie, taki jak kontur obiektu w obrazie...
Jakie jest właściwe podejście i algorytm grupowania dla grupowania geolokalizacyjnego? Używam następującego kodu do grupowania współrzędnych geolokalizacji: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long],...
Używam TensorFlow do eksperymentów głównie z sieciami neuronowymi. Chociaż przeprowadziłem już dość eksperymentów (problem XOR, MNIST, niektóre rzeczy związane z regresją ...), mam problem z wybraniem „właściwej” funkcji kosztu dla konkretnych problemów, ponieważ ogólnie można mnie uznać za...
Logika często stwierdza, że nadmierne dopasowanie modelu ogranicza jego możliwości uogólnienia, chociaż może to oznaczać jedynie, że nadmierne dopasowanie powstrzymuje model przed poprawą po określonej złożoności. Czy nadmierne dopasowanie powoduje pogorszenie modeli bez względu na złożoność...
Sieci neuronowe osiągają najlepsze wyniki w zadaniach widzenia komputerowego (patrz MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Wydaje się, że przewyższają każde inne podejście w Computer Vision. Ale są też inne zadania: Kaggle Molecular Activity Challenge Regresja: prognoza Kaggle Rain , również...
Moim zadaniem „uczenia maszynowego” jest oddzielanie łagodnego ruchu internetowego od ruchu złośliwego. W scenariuszu realnym większość (powiedzmy 90% lub więcej) ruchu internetowego jest łagodna. Dlatego czułem, że powinienem również wybrać podobną konfigurację danych do szkolenia moich modeli....