Szukam projektu optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Po przeprowadzeniu badań natrafiłem na architekturę, która wydaje się interesująca: CNN + RNN + CTC. Znam zwinięte sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), ale czym jest klasyfikacja czasowa łącznika (CTC)? Chciałbym...
Załóżmy, że mamy dwóch drzew regresji (drzewie i drzewa B) odwzorowanych wejściowe do wyjścia y ∈ R . Niech Y = F A ( x ) w drzewie i F B ( x ) na drzewa B. Każde drzewo wykorzystuje dzieli binarnej hiperplaszczyzn jako funkcji oddzielających.x ∈ Rrex∈Rrex \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R\hat{y} \in...
Nie znalazłem zadowalającej odpowiedzi na to w Google . Oczywiście, jeśli dane, które mam, są rzędu milionów, to głębokie uczenie się jest drogą. Przeczytałem, że kiedy nie mam dużych zbiorów danych, może lepiej jest zastosować inne metody uczenia maszynowego. Podany powód jest nadmierny. Uczenie...
Zamierzam użyć rozbieżności KL w moim kodzie python i mam ten samouczek . W tym samouczku wdrożenie rozbieżności KL jest dość proste. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Jak rozumiem, rozkład prawdopodobieństwa modeli actualpowinien wynosić <= 1. Moje pytanie brzmi: jaka jest...
Zagłębiając się w literaturę o sieciach neuronowych , identyfikujemy inne metody z topologiami neuromorficznymi (architektury podobne do „sieci neuronowej”). I nie mówię o uniwersalnym twierdzeniu o aproksymacji . Przykłady podano poniżej. Zastanawiam się: jaka jest definicja sztucznej sieci...
Jako kontynuacja Mojej sieci neuronowej nie mogę nawet nauczyć się odległości euklidesowej , uprościłem jeszcze bardziej i próbowałem wyszkolić jedną jednostkę ReLU (o losowej wadze) do jednej jednostki ReLU. Jest to najprostsza z dostępnych sieci, a mimo to w połowie przypadków nie jest ona...
Mam zestaw danych obejmujący zapotrzebowanie na kilka produktów (1200 produktów) na 25 okresów i muszę przewidzieć zapotrzebowanie na każdy produkt na następny okres. Na początku chciałem użyć ARIMA i trenować model dla każdego produktu, ale ze względu na liczbę produktów i dostosowanie parametrów...
Istnieje wariant wzmocnienia o nazwie gentleboost . Czym delikatne doładowanie różni się od bardziej znanego AdaBoost
Stosuję algorytm losowego lasu jako klasyfikator w zestawie danych mikromacierzy, które są podzielone na dwie znane grupy z tysiącami funkcji. Po pierwszym uruchomieniu sprawdzam znaczenie funkcji i ponownie uruchamiam algorytm drzewa z 5, 10 i 20 najważniejszymi funkcjami. Uważam, że dla...
Po przeczytaniu jednej z „Porad badawczych” RJ Hyndmana na temat walidacji krzyżowej i szeregów czasowych wróciłem do mojego starego pytania, które spróbuję tutaj sformułować. Chodzi o to, że w problemach z klasyfikacją lub regresją kolejność danych nie jest ważna, a zatem można zastosować k-...
Obecnie używam przybornika RF na MATLAB do binarnej klasyfikacji problemu Zestaw danych: 50000 próbek i ponad 250 funkcji Jaka powinna być liczba drzew i losowo wybrana funkcja na każdym podziale, aby rosły drzewa? czy jakikolwiek inny parametr może znacząco wpłynąć na...
Jak słyszałem o klasyfikatorze AdaBoost, o którym wielokrotnie wspominałem w pracy, chciałem lepiej zrozumieć, jak działa i kiedy można go użyć. Przeczytałem wiele artykułów i samouczków na ten temat, które znalazłem w Google, ale są pewne aspekty klasyfikatora, które wciąż nie mogę...
Jestem nowicjuszem, który zacznie czytać o eksploracji danych. Mam podstawową wiedzę na temat sztucznej inteligencji i statystyki. Ponieważ wielu twierdzi, że uczenie maszynowe odgrywa również ważną rolę w eksploracji danych, czy konieczne jest przeczytanie o uczeniu maszynowym, zanim będę mógł...
Mam kilka wątpliwości co do intuicyjnego zrozumienia SVM. Załóżmy, że przeszkoliliśmy model SVM do klasyfikacji przy użyciu standardowych narzędzi, takich jak SVMLight lub LibSVM. Kiedy używamy tego modelu do przewidywania danych testowych, model generuje plik mający wartości „alfa” dla każdego...
Przede wszystkim chciałbym opisać niektóre popularne układy używane w książkach Data Mining, wyjaśniając, jak radzić sobie z niezrównoważonymi zestawami danych . Zwykle główna sekcja nosi nazwę Niezrównoważone zestawy danych i obejmują te dwie podsekcje: Klasyfikacja wrażliwa na koszty i Techniki...
To naiwne pytanie kogoś, kto zaczyna uczyć się uczenia maszynowego. Czytam dziś książkę „Machine Learning: algorytmiczna perspektywa” z Marsland. Uważam, że jest przydatna jako książka wprowadzająca, ale teraz chciałbym przejść do zaawansowanych algorytmów, które dają obecnie najlepsze wyniki....
Wiele algorytmów uczenia maszynowego, na przykład sieci neuronowe, oczekuje obsługi liczb. Tak więc, jeśli masz dane kategoryczne, musisz je przekonwertować. Przez kategoryczne rozumiem na przykład: Marki samochodów: Audi, BMW, Chevrolet ... ID użytkownika: 1, 25, 26, 28 ... Mimo że...
W przyszłym tygodniu mamy w domu stażystę z lokalnej szkoły. Koncepcja jego krótkiego stażu polega na tym, aby dowiedzieć się, jak działa rzeczywisty świat i jak radzą sobie z niektórymi miejscami pracy, jak wygląda codzienna praca itp. Teraz zastanawiałem się, co można powiedzieć / pokazać /...
Jakie są metody klasyfikacji danych o zmiennej liczbie funkcji? Jako przykład rozważmy problem, w którym każdy punkt danych jest wektorem punktów xiy, a my nie mamy takiej samej liczby punktów dla każdej instancji. Czy możemy traktować każdą parę punktów xiy jako cechę? A może powinniśmy w jakiś...
Przeglądam filmy z bezpłatnego internetowego kursu uczenia maszynowego Andrew Ng w Stanford. Omawia Gradient Descent jako algorytm do rozwiązywania regresji liniowej i pisania funkcji w Octave do jej wykonania. Przypuszczalnie mógłbym przepisać te funkcje w R, ale moje pytanie brzmi: czy funkcja lm...