Science des données

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Pourquoi «Profondeur = représentation sémantique» dans les réseaux de neurones convolutifs?

Je regardais quelques vidéos en ligne sur les réseaux convolutionnels, et le conférencier discutait du concept de l'exécution d'un filtre sur une image. Il a dit, et il est également montré dans l'image ci-dessous, que "Profondeur = représentation sémantique". Cela semble agréable, mais je ne sais pas exactement ce qui …

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Compter les index chez les pandas

Je pense que c'est une question rudimentaire, mais je suis très nouveau dans ce domaine et je n'ai tout simplement pas été en mesure de la résoudre / de trouver la réponse. En fin de compte, ce que j'essaie de faire ici, c'est de compter les valeurs uniques sur une …

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Qu'est-ce qu'une formulation LSTM-LM?

Je lis cet article "Apprentissage de séquence en séquence avec les réseaux de neurones" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sous "2. Le modèle", il est écrit: Le LSTM calcule cette probabilité conditionnelle en obtenant d'abord la représentation dimensionnelle fixe v de la séquence d'entrée (x1, ..., xT) donnée par le dernier état caché du …

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Nombre minimum d'arbres pour le classificateur Random Forest

Je recherche une estimation théorique ou expérimentale de la borne inférieure du nombre d'arbres dans un classificateur de forêt aléatoire. Je teste généralement différentes combinaisons et sélectionne celle qui (en utilisant la validation croisée) fournit le meilleur résultat médian. Cependant, je pense qu'il peut y avoir une limite inférieure sur …

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Existe-t-il des algorithmes de classification d'images qui ne sont pas des réseaux de neurones?

La classification des images consiste à attribuer l'un desnnnétiquettes précédemment connues pour une image donnée. Par exemple, vous savez que vous recevrez quelques photos et chaque image a exactement l'une des{ c a t , do g, c a r , s t o n e }{cat,dog,car,stone}\{cat, dog, car, stone\}en …

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Validation croisée imbriquée et sélection du meilleur modèle de régression - est-ce le bon processus SKLearn?

Si je comprends bien, le CV imbriqué peut m'aider à évaluer le meilleur modèle et le processus de réglage d'hyperparamètre. La boucle interne ( GridSearchCV) trouve les meilleurs hyperparamètres et la boucle externe ( cross_val_score) évalue l'algorithme de réglage des hyperparamètres. Je choisis ensuite le combo réglage / modèle de …

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Différence: Replicator Neural Network vs Autoencoder

J'étudie actuellement des articles sur la détection des valeurs aberrantes à l'aide de RNN (Replicator Neural Networks) et je me demande quelle est la différence particulière avec les autoencodeurs? Les RNN semblent être considérés par beaucoup comme le Saint Graal de la détection des valeurs aberrantes / des anomalies, mais …

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Qu'est-ce que cela signifie lorsque les gens disent qu'une fonction de coût est quelque chose que vous voulez minimiser?

J'ai beaucoup de mal à comprendre cela. Cela signifie-t-il que vous ne devriez pas utiliser la fonction de coût très souvent?

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Utilisation de réseaux de neurones pour extraire plusieurs paramètres des images

Je veux extraire des paramètres d'une image à l'aide d'un réseau neuronal. Exemple: Étant donné l'image d'un mur de briques, le NN devrait extraire la largeur et la hauteur des briques, la couleur et la rugosité. Je peux générer des images pour des paramètres donnés pour entraîner le NN et …

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Existe-t-il une alternative à nltk à Golang?

Golang est l'une de mes langues préférées et je veux l'utiliser pour un projet personnel PNL / ML. L'écosystème de Golang est-il bon et suffisamment riche pour cela? Existe-t-il un package alternatif pour nltk dans Golang?

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Quelle devrait être la valeur du champ non évalué lors de la recherche de la similitude cosinus

Je travaille sur un système de recommandation de livres très basique. Je veux savoir quoi faire avec les champs qui ne sont pas notés par l'utilisateur lors de la recherche de similitude cosinus, devons-nous les ignorer et calculer uniquement avec les champs notés ou devons-nous les marquer 0. Le livre …

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Conseils pour un nouveau data scientist

Je suis sur le point de commencer un travail dans lequel je travaillerai avec de grands ensembles de données et je devrais trouver des tendances, etc ... J'ai trouvé beaucoup de ressources sur où apprendre le ML et d'autres compétences techniques et me sentir ) compétent à cet effet. Je …

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Ajustement des lignes à travers de gros nuages de points

J'ai un grand ensemble de points (ordre de 10k points) formés par des pistes de particules (mouvement dans le plan xy dans le temps filmé par une caméra, donc 3d - 256x256px et environ 3k images dans mon jeu d'exemples) et le bruit. Ces particules se déplacent sur des lignes …

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Moyenne de deux vecteurs Word2vec pour obtenir une représentation unifiée pour un seul mot

Je travaille sur un algorithme de formation des données pour Word2vec. Puisque nous avons besoin que les mots restent aussi originaux, nous ne les rendons pas en minuscules lors de la phase de prétraitement. Il y a donc des mots avec des variations différentes (par exemple "Terre" et "terre"). La …

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Réseaux de neurones convolutifs en R

Je ne vois pas de package pour faire des réseaux de neurones convolutionnels dans R. Est-ce que quelqu'un a implémenté ce type d'algorithme dans R?

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