Questions marquées «machine-learning»

Méthodes et principes de construction de «systèmes informatiques qui s'améliorent automatiquement avec l'expérience».

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COMMENT FAIRE: Initialisation du poids du réseau neuronal profond
Étant donné la tâche d'apprentissage difficile (par exemple, grande dimensionnalité, complexité inhérente des données), les réseaux neuronaux profonds deviennent difficiles à former. Pour atténuer de nombreux problèmes, on pourrait: Normaliser les données de qualité && choisir un algorithme d'entraînement différent (par exemple RMSprop au lieu de Gradient Descent) choisissez une …
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Comment les scientifiques trouvent-ils les paramètres et la topologie corrects du modèle de Markov à utiliser?
Je comprends comment un modèle de Markov caché est utilisé dans les séquences génomiques, comme la recherche d'un gène. Mais je ne comprends pas comment trouver un modèle Markov particulier. Je veux dire, combien d'États le modèle devrait-il avoir? Combien de transitions possibles? Le modèle devrait-il avoir une boucle? Comment …
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Amplifier un hachage sensible à la localité
J'essaie de créer un hachage sensible aux localités cosinus afin de pouvoir trouver des paires d'articles similaires candidates sans avoir à comparer toutes les paires possibles. Je l'ai essentiellement, mais la plupart des paires de mes données semblent avoir une similitude cosinus dans la plage -0,2 à +0,2, donc j'essaie …
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Comment puis-je calculer le terme delta d'une couche convolutionnelle, étant donné les termes delta et les poids de la couche convolutionnelle précédente?
J'essaie de former un réseau neuronal artificiel avec deux couches convolutionnelles (c1, c2) et deux couches cachées (c1, c2). J'utilise l'approche de rétropropagation standard. Dans la passe arrière, je calcule le terme d'erreur d'une couche (delta) en fonction de l'erreur de la couche précédente, des poids de la couche précédente …
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Débogage des réseaux de neurones
J'ai construit un réseau neuronal artificiel en python en utilisant la fonction d'optimisation scipy.optimize.minimize (gradient conjugué). J'ai implémenté la vérification du gradient, j'ai tout vérifié, etc., et je suis presque certain que cela fonctionne correctement. Je l'ai exécuté plusieurs fois et il atteint `` L'optimisation s'est terminée avec succès '', …
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Max_depth dans scikit est-il l'équivalent de l'élagage dans les arbres de décision?
J'analysais le classificateur créé à l'aide d'un arbre de décision. Il y a un paramètre de réglage appelé max_depth dans l'arbre de décision de scikit. Est-ce l'équivalent de l'élagage d'un arbre de décision? Sinon, comment pourrais-je tailler un arbre de décision à l'aide de scikit? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt …
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La normalisation par lots a-t-elle un sens pour une fonction d'activation ReLU?
La normalisation par lots est décrite dans cet article comme une normalisation de l'entrée d'une fonction d'activation avec des variables d'échelle et de décalageγγ\gamma et ββ\beta. Cet article décrit principalement l'utilisation de la fonction d'activation sigmoïde, ce qui est logique. Cependant, il me semble que l'introduction d'une entrée de la …
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
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Consommation de mémoire CNN
J'aimerais pouvoir estimer si un modèle proposé est suffisamment petit pour être formé sur un GPU avec une quantité de mémoire donnée Si j'ai une architecture CNN simple comme celle-ci: Input: 50x50x3 C1: 32 noyaux 3x3, avec rembourrage (je suppose qu'ils sont en réalité 3x3x3 étant donné la profondeur d'entrée?) …
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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
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