Questions marquées «machine-learning»

Pour les questions liées à l'apprentissage automatique (ML), qui est un ensemble de méthodes qui peuvent détecter automatiquement les modèles dans les données, puis utiliser les modèles non découverts pour prédire les données futures, ou pour effectuer d'autres types de prise de décision en cas d'incertitude (comme planifier comment pour collecter plus de données). Le ML est généralement divisé en apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. L'apprentissage profond est un sous-domaine du ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds.







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Comment sélectionner le nombre de couches cachées et le nombre de cellules mémoire dans un LSTM?
J'essaie de trouver des recherches existantes sur la façon de sélectionner le nombre de couches cachées et la taille de celles-ci d'un RNN basé sur LSTM. Existe-t-il un article dans lequel ce problème est étudié, c'est-à-dire combien de cellules de mémoire doit-on utiliser? Je suppose que cela dépend entièrement de ...





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Si les valeurs numériques ne sont que de simples estimations, pourquoi ne pas revenir à l'analogique pour l'IA?
L'impulsion derrière la transition du XXe siècle des circuits analogiques aux circuits numériques a été motivée par le désir d'une plus grande précision et d'un bruit plus faible. Nous développons maintenant un logiciel où les résultats sont approximatifs et où le bruit a une valeur positive. Dans les réseaux artificiels, ...



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Quelle est la complexité temporelle pour former un réseau de neurones en utilisant la rétropropagation?
Supposons qu'un NN contient nnn couches masquées, mmm exemples d'apprentissage, xxx entités et ninin_i nœuds dans chaque couche. Quelle est la complexité temporelle pour former ce NN en utilisant la rétropropagation? J'ai une idée de base sur la façon dont ils trouvent la complexité temporelle des algorithmes, mais ici, il ...

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