Zastanawiam się, jak oznaczyć (tagować) zdania / akapity / dokumenty za pomocą doc2vec w gensim - z praktycznego punktu widzenia. Czy musisz mieć każde zdanie / akapit / dokument z własną unikalną etykietą (np. „Wysłane_123”)? Wydaje się to przydatne, jeśli chcesz powiedzieć „jakie słowa lub...
Bagging to generowanie wielu predyktorów, które działają tak samo, jak jeden predyktor. Dropout jest techniką, która uczy sieci neuronowe uśredniania wszystkich możliwych podsieci. Patrząc na najważniejsze zawody Kaggle, wydaje się, że te dwie techniki są bardzo często używane razem. Nie widzę...
Tutaj odpowiedź odnosi się do znikania i eksplodowania gradientów, które były sigmoidpodobne do funkcji aktywacyjnych, ale, jak sądzę, Relumają wadę i są to oczekiwana wartość. nie ma ograniczeń dla wyjścia, Reluwięc jego oczekiwana wartość nie jest równa zero. Pamiętam czas, zanim popularność...
Zaczynam się uczyć uczenia maszynowego ze strony internetowej Tensorflow. Rozwinąłem bardzo podstawowe podejście do programu głębokiego uczenia się (ta metoda sprawia, że uczę się szybko zamiast czytać książki i duże artykuły). Jest kilka mylących rzeczy, z którymi się zetknąłem, 2 z nich...
Buduję przepływ pracy do tworzenia modeli uczenia maszynowego (w moim przypadku przy użyciu Pythona pandasi sklearnpakietów) z danych pobranych z bardzo dużej bazy danych (tutaj, Vertica za pomocą SQL i pyodbc), a kluczowym krokiem w tym procesie jest przypisywanie braku wartości predyktorów. Jest...
Pracuję nad ulepszeniem istniejącego nadzorowanego klasyfikatora, do klasyfikowania sekwencji {białka} jako należących do określonej klasy (prekursorów hormonu neuropeptydowego), czy nie. Istnieje około 1150 znanych „pozytywów” na tle około 13 milionów sekwencji białek („Nieznane / słabo opatrzone...
Przeglądałem artykuł o blogach Kaggle. Wielokrotnie autor wymienia „wynik LB” i „dopasowanie LB”) jako miernik skuteczności uczenia maszynowego (wraz z wynikiem weryfikacji krzyżowej (CV)). Badając znaczenie „LB” spędziłem sporo czasu, zdałem sobie sprawę, że ogólnie ludzie nazywają go...
Wiem, że nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ale załóżmy, że mam ogromną sieć neuronową z dużą ilością danych i chcę dodać nową funkcję na wejściu. „Najlepszym” sposobem byłoby przetestowanie sieci za pomocą nowej funkcji i zobaczenie wyników, ale czy istnieje metoda sprawdzania, czy...
Mam następujący CNN: Zaczynam od obrazu wejściowego o rozmiarze 5x5 Następnie stosuję splot za pomocą jądra 2x2 i stride = 1, który tworzy mapę cech o rozmiarze 4x4. Następnie stosuję maksymalne łączenie 2x2 z krokiem = 2, co zmniejsza mapę obiektów do rozmiaru 2x2. Następnie stosuję sigmoid...
Nauczyłem się, że aby stworzyć model regresji, musimy zadbać o zmienne jakościowe, przekształcając je w zmienne obojętne. Na przykład, jeśli w naszym zestawie danych znajduje się zmienna taka jak lokalizacja: Location ---------- Californian NY Florida Musimy przekonwertować je w następujący...
Poniższa funkcja przewidywania podaje również wartości -ve, więc nie może to być prawdopodobieństwo. param <- list(max.depth = 5, eta = 0.01, objective="binary:logistic",subsample=0.9) bst <- xgboost(param, data = x_mat, label = y_mat,nround = 3000) pred_s <- predict(bst, x_mat_s2) I...
Na blogu Keras o konwencjach szkoleniowych od zera kod pokazuje tylko sieć działającą na danych szkoleniowych i walidacyjnych. Co z danymi testowymi? Czy dane walidacyjne są takie same jak dane testowe (nie sądzę). Jeśli istniał oddzielny folder testowy na podobnych liniach jak folder pociągu i...
Robiłem problem z klasyfikacją i przeczytałem kod wielu osób i samouczki. Jedną rzeczą, jaką zauważyłem jest to, że wiele osób podejmuje np.loglub logciągłej zmiennej jak loan_amounti applicant_incomeetc. Chcę tylko zrozumieć przyczynę tego. Czy pomaga to poprawić dokładność prognozowania naszego...
Jakie są cechy szczególne lub właściwości wskazujące, że pewien problem uczenia się można rozwiązać za pomocą maszyn wektorów wsparcia? Innymi słowy, co jest takiego, że gdy widzisz problem z nauką, sprawiasz, że mówisz „och, zdecydowanie powinienem używać do tego SVM” niż sieci neuronowe lub...
Zastanawiam się, w jakich sytuacjach korzystne jest układanie
Jestem studentem pierwszego roku (wspominając o tym, abyś mógł wybaczyć moją nieznajomość), który obecnie prowadzi badania z wykorzystaniem sieci neuronowych. Zakodowałem trójwęzłową sieć neuronową (która działa) na podstawie wskazówek mojego profesora. Chciałbym jednak kontynuować karierę w...
Czytając o generowaniu tekstu za pomocą Recurrent Neural Networks, zauważyłem, że niektóre przykłady zostały zaimplementowane w celu generowania tekstu słowo po słowie, a inne znak po znaku bez podania przyczyny. Jaka jest zatem różnica między modelami RNN, które przewidują podstawę tekstu na...
W jakich przypadkach lepiej jest użyć drzewa decyzyjnego, a innych - KNN? Po co używać jednego z nich w niektórych przypadkach? A drugi w różnych przypadkach? (Patrząc na jego funkcjonalność, a nie na algorytm) Czy ktoś ma jakieś wyjaśnienia lub odniesienia na ten
Obecnie przygotowuję się do egzaminu z sieci neuronowych. W kilku protokołach z poprzednich badań czytałem, że funkcje aktywacyjne neuronów (w perceptronach wielowarstwowych) muszą być monotoniczne. Rozumiem, że funkcje aktywacyjne powinny być rozróżnialne, mieć pochodną, która w większości...
Czy są jakieś pakiety uczenia maszynowego dla R, które mogą korzystać z GPU w celu poprawy prędkości treningu (coś takiego jak theano ze świata python)? Widzę, że istnieje pakiet o nazwie gputools, który umożliwia wykonywanie kodu na GPU, ale szukam pełniejszej biblioteki do uczenia...