Statistiques et Big Data neural-networks

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Quelle est la différence entre un réseau de croyances profondes et un réseau convexe profond ?

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Paramètres d'encodage automatique [Hyper] clairsemés

Je viens de commencer à utiliser le package autoencoder dans R. Les entrées de la autoencode()fonction incluent lambda, beta, rho et epsilon. Quelles sont les limites de ces valeurs? Varient-ils pour chaque fonction d'activation? Ces paramètres sont-ils appelés "hyperparamètres"? En supposant un auto-encodeur clairsemé, est rho = .01 bon pour …

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NN bayésiens régularisés par rapport aux NN classiques

J'ai vu quelques articles de recherche qui affirment que les réseaux de neurones classiques manquent généralement d'une capacité de généralisation satisfaisante, ce qui entraîne généralement des prévisions imprécises, et les ANN régularisés bayésiens (BRANN) sont plus robustes que les réseaux de rétropropagation standard et peuvent réduire ou éliminer le besoin …

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Prédire le vainqueur d'un match de football basé uniquement sur le résultat des matchs précédents entre les deux équipes

Je suis un grand fan de football et je m'intéresse aussi à l'apprentissage automatique. En tant que projet pour mon cours de ML, j'essaie de construire un modèle qui prédirait les chances de gagner pour l'équipe à domicile, étant donné les noms de l'équipe à domicile et à l'extérieur. (Je …

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Exemple de prédiction de séries chronologiques utilisant des réseaux de neurones dans R

Quelqu'un a-t-il un bref exemple pédagogique sur la façon d'utiliser les réseaux de neurones ( nnetdans R par exemple) à des fins de prédiction? Voici un exemple, en R, d'une série chronologique T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Ce n'est qu'un exemple, mais ce …

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Interpréter la sortie du réseau neuronal dans R?

J'ai réussi à créer un réseau neuronal de mes données. Mais je ne suis pas sûr de l'interprétation de la sortie R. J'ai utilisé la commande suivante pour créer un réseau neuronal: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value 136242.000000 converged Ensuite, j'ai utilisé …

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Les entrées dans un réseau neuronal doivent-elles être en [-1,1]?

Je veux créer une prévision météo en utilisant les réseaux de neurones. Tous les exemples que j'ai vus n'utilisaient que des valeurs [-1,1] en entrée. Est-il également possible d'utiliser des valeurs plus grandes (comme la pression de l'air, le degré calcius des deux derniers jours, ...) comme entrées et d'obtenir …

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Sur quelles tâches la neuroévolution surpasse-t-elle l'application de base des réseaux de neurones ou des algorithmes génétiques?

Il y a eu un intérêt récent à combiner des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones dans un cadre général de neuroévolution. L'idée de base est que votre algorithme génétique fait évoluer les paramètres de nombreux réseaux de neurones qui sont ensuite utilisés pour résoudre votre tâche actuelle. Une …

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Réseaux de neurones récurrents dans R

J'ai un peu entendu parler de l'utilisation des réseaux de neurones pour prévoir les séries chronologiques , en particulier les réseaux de neurones récurrents . Je me demandais, existe-t-il un package de réseau de neurones récurrent pour R? Je n'arrive pas à en trouver un sur CRAN . Le plus …

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k-fold CV des prévisions de séries chronologiques financières - les performances du dernier pli sont-elles plus pertinentes?

Je travaille sur un modèle de prévision basé sur ANN pour une série temporelle financière. J'utilise la validation croisée 5 fois et les performances moyennes sont ainsi. Les performances sur le dernier pli (l'itération où le dernier segment est omis de la formation et utilisé pour la validation) sont meilleures …

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