Statistiques et Big Data machine-learning

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Existe-t-il un problème d'apprentissage supervisé empêchant les réseaux de neurones (profonds) de surpasser les autres méthodes?

J'ai vu des gens mettre beaucoup d'efforts sur SVM et les noyaux, et ils ont l'air très intéressants en tant que débutants en Machine Learning. Mais si nous nous attendons à ce que nous puissions presque toujours trouver une solution plus performante en termes de réseau de neurones (profonds), quelle …

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Pré-formation au réseau de neurones convolutionnel profond?

Quelqu'un a-t-il déjà vu des publications sur la formation préalable au réseau de neurones à convolution profonde? Je n'ai vu que de la pré-formation non supervisée dans les machines à codeur automatique ou à boltzman restreint.

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SVM peut-il apprendre en continu un exemple à la fois?

J'ai un ensemble de données en streaming, des exemples sont disponibles un à la fois. J'aurais besoin de faire la classification multi-classe sur eux. Dès que j'ai intégré un exemple de formation au processus d'apprentissage, je dois le supprimer. Parallèlement, j'utilise également le dernier modèle pour effectuer des prévisions sur …

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Importance relative relative pour Boosting

Je cherche une explication du calcul de l'importance relative relative des variables dans les arbres à gradient de densité, qui n'est pas trop générale / simpliste, comme: Les mesures sont basées sur le nombre de fois qu'une variable est sélectionnée pour le fractionnement, pondérées par l'amélioration au carré du modèle …

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Différence intuitive entre les modèles de Markov cachés et les champs aléatoires conditionnels

Je comprends que les modèles de Markov cachés (HMM) sont des modèles génératifs et les modèles CRF sont des modèles discriminants. Je comprends également comment les CRF (Conditional Random Fields) sont conçus et utilisés. Ce que je ne comprends pas, c'est comment ils sont différents des HMM? J'ai lu que …

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Pourquoi tanh est-il presque toujours meilleur que sigmoïde comme fonction d'activation?

Dans le cours sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond d' Andrew Ng sur Coursera, il dit que l'utilisation de tanhtanhtanh est presque toujours préférable à l'utilisation de sigmoidsigmoidsigmoid . La raison qu'il donne est que les sorties utilisant tanhtanhtanh centrées autour de 0 plutôt que de 0,5, ce qui …

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Pourquoi utiliser la régularisation dans la régression polynomiale au lieu de baisser le degré?

Lors de la régression, par exemple, deux hyper paramètres à choisir sont souvent la capacité de la fonction (par exemple, le plus grand exposant d’un polynôme) et la quantité de régularisation. Pourquoi ne pas simplement choisir une fonction à faible capacité, puis ignorer toute régularisation? De cette façon, il ne …

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Détection d'anomalie de lien dans un réseau temporel

Je suis tombé sur un article qui utilise la détection d'anomalie de lien pour prédire les sujets à la mode et je l'ai trouvé extrêmement intriguant: Cet article s'intitule "Découvrir les sujets émergents dans les flux sociaux via la détection d'anomalie de lien" . J'adorerais le reproduire sur un jeu …

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Implémentation de CRF en python

Existe-t-il une implémentation populaire de champs aléatoires conditionnels en Python ? Je n'arrive pas à en trouver qui soient largement utilisés et populaires!

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Comment démarrer avec les réseaux de neurones

Je suis complètement nouveau dans les réseaux de neurones mais très intéressé à les comprendre. Cependant, ce n'est pas facile du tout de commencer. Quelqu'un pourrait-il recommander un bon livre ou tout autre type de ressource? Y a-t-il une lecture obligatoire? Je suis reconnaissant pour tout type de pourboire.

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Importance variable de SVM

Comment obtenir une importance variable (attribut) en utilisant SVM?

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Fonction de coût dans la régression linéaire OLS

Je suis un peu confus avec une conférence sur la régression linéaire donnée par Andrew Ng sur Coursera sur l'apprentissage automatique. Là, il a donné une fonction de coût qui minimise la somme des carrés comme suit: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 Je comprends où le 1212\frac{1}{2} vient de. Je …

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Architectures CNN pour la régression?

J'ai travaillé sur un problème de régression où l'entrée est une image et l'étiquette est une valeur continue entre 80 et 350. Les images sont de certains produits chimiques après qu'une réaction ait lieu. La couleur qui apparaît indique la concentration d'un autre produit chimique qui reste, et c'est ce …

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Quelle est la différence entre le «deep learning» et la modélisation multi-niveaux / hiérarchique?

Le «deep learning» n'est-il qu'un autre terme pour la modélisation multi-niveaux / hiérarchique? Je connais beaucoup mieux ce dernier que le premier, mais d'après ce que je peux dire, la principale différence n'est pas dans leur définition, mais dans la façon dont ils sont utilisés et évalués dans leur domaine …

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Pourquoi la précision de validation fluctue-t-elle?

J'ai un CNN à quatre couches pour prédire la réponse au cancer à l'aide de données IRM. J'utilise les activations ReLU pour introduire des non-linéarités. La précision et la perte du train augmentent et diminuent de façon monotone respectivement. Mais, ma précision de test commence à fluctuer énormément. J'ai essayé …

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