Science des données

Questions-réponses pour les professionnels de la science des données, les spécialistes en apprentissage automatique et les personnes intéressées

2
Comment vérifier les neurones relu morts
Contexte: Lors de l'adaptation de réseaux neuronaux à l'activation de relu, j'ai constaté que parfois la prédiction devient presque constante. Je crois que cela est dû à la mort des neurones relu pendant l'entraînement, comme indiqué ici. ( Quel est le problème "mourant ReLU" dans les réseaux de neurones? ) …
3
Modèle récurrent (CNN) sur les données EEG
Je me demande comment interpréter une architecture récurrente dans un contexte EEG. Plus précisément, je pense à cela comme un CNN récurrent (par opposition aux architectures comme LSTM), mais peut-être que cela s'applique également à d'autres types de réseaux récurrents Quand je lis sur les R-CNN, ils sont généralement expliqués …
1
Spark ALS: recommander aux nouveaux utilisateurs
La question Comment prédire la note d'un nouvel utilisateur dans un modèle ALS formé à Spark? (Nouveau = pas vu pendant le temps de formation) Le problème Je suis le tutoriel officiel de Spark ALS ici: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Je suis en mesure de construire un bon recommandeur avec un MSE décent, …
1
Quelle est l'importance de la fusion de modèles dans Keras?
J'ai appris que Keras a une fonctionnalité pour «fusionner» deux modèles selon ce qui suit: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Quel est l'intérêt des NN fusionnés, dans quelles situations est-ce utile? Est-ce une sorte de modélisation …
10 keras 
4
Relation entre la sélection des caractéristiques et la précision de la classification
L'une des méthodes pour sélectionner un sous-ensemble de vos fonctionnalités disponibles pour votre classificateur consiste à les classer en fonction d'un critère (tel que le gain d'informations), puis à calculer la précision à l'aide de votre classificateur et d'un sous-ensemble des fonctionnalités classées. Par exemple, si vos fonctionnalités le sont …
5
Saut de dimension dans l'apprentissage automatique
Quel est le problème de saut de dimension dans l'apprentissage automatique (survenant dans les réseaux de neurones convolutifs et la reconnaissance d'images)? J'ai googlé à ce sujet, mais tout ce que je reçois, c'est des informations sur la physique de la déformation des formes des matériaux. Il sera plus utile …
3
Word2Vec et Doc2Vec sont-ils à la fois une représentation distributionnelle ou une représentation distribuée?
J'ai lu que la représentation distributionnelle est basée sur l'hypothèse distributionnelle que les mots apparaissant dans un contexte similaire ont généralement des significations similaires. Word2Vec et Doc2Vec sont tous deux modélisés selon cette hypothèse. Mais, dans le document d'origine, même ils sont intitulés comme Distributed representation of words and phraseset …
2
Structure du projet Python Machine Learning / Data Science
Je recherche des informations sur l'organisation d'un projet Python Machine Learning. Pour les projets habituels Python, il y a Cookiecutter et pour R ProjectTemplate . Il s'agit de ma structure de dossiers actuelle, mais je mélange Jupyter Notebooks avec le code Python réel et cela ne semble pas très clair. …
10 python 
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.