Statistiques et Big Data residual-networks

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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique

Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

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Qu'est-ce qu'un bloc d'apprentissage résiduel dans le contexte des réseaux résiduels profonds dans l'apprentissage profond?

Je lisais le document Deep Residual Learning for Image Recognition et j'avais du mal à comprendre avec 100% de certitude ce qu'implique un bloc résiduel sur le plan informatique. En lisant leur article, ils ont la figure 2: qui illustre ce qu'est un bloc résiduel. Le calcul d'un bloc résiduel …

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Les réseaux résiduels sont-ils liés à l'augmentation du gradient?

Récemment, nous avons vu l'émergence du réseau neuronal résiduel, dans lequel, chaque couche se compose d'un module de calcul et d'une connexion de raccourci qui préserve l'entrée de la couche telle que la sortie de la ième couche présente: Le réseau permet d'extraire les caractéristiques résiduelles et permet une profondeur …

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