Pytania oznaczone «networks»

9
Przewidywanie zaufania do sieci neuronowej

Przypuśćmy, że chcę wytrenować głęboką sieć neuronową do przeprowadzania klasyfikacji lub regresji, ale chcę wiedzieć, jak pewne będą prognozy. Jak mogłem to osiągnąć? Moim pomysłem jest obliczenie entropii krzyżowej dla każdego układu odniesienia na podstawie wyników jego prognozowania w...

machine-learning neural-networks
9
Gradienty dla słowa skipgram 2

Przechodzę przez problemy w pisemnych problemach z klasą głębokiego uczenia się NLP Stanforda http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Próbuję zrozumieć odpowiedź dla 3a, gdzie szukają pochodnej wektora dla środkowego słowa. Załóżmy, że otrzymałeś przewidywany wektor słowa...

self-study neural-networks backpropagation word2vec
9
Zrozumienie topologii LSTM

Tak jak wielu innych, znalazłem tu i tutaj zasoby niezwykle przydatne do zrozumienia komórek LSTM. Jestem pewien, że rozumiem, w jaki sposób wartości płyną i są aktualizowane, i jestem wystarczająco pewny, aby dodać wspomniane „połączenia z wizjerami” itp. W moim przykładzie za każdym razem mam...

machine-learning neural-networks lstm rnn
9
Jak interpretować krzywą przeżycia modelu zagrożenia Coxa?

Jak interpretujesz krzywą przeżycia z proporcjonalnego modelu hazardu Coxa? W tym przykładzie zabawki załóżmy, że mamy proporcjonalny model hazardu Coxa dla agezmiennej w kidneydanych i generujemy krzywą przeżycia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...

r survival cox-model likelihood machine-learning deep-learning generative-models machine-learning reinforcement-learning q-learning regression multicollinearity convergence beta-distribution bernoulli-distribution machine-learning self-study pattern-recognition neural-networks stochastic-processes linear
9
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie

Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
9
Dlaczego informacje o danych walidacyjnych wyciekają, jeśli oceniam wydajność modelu na danych walidacyjnych podczas strojenia hiperparametrów?

W głębokim nauczaniu François Cholleta w Pythonie napisano: W rezultacie dostrajanie konfiguracji modelu w oparciu o jego wydajność w zestawie sprawdzania poprawności może szybko doprowadzić do nadmiernego dopasowania do zestawu sprawdzania poprawności, nawet jeśli Twój model nigdy nie jest...

neural-networks cross-validation hyperparameter