Ilmu Data

Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 3 tahun yang lalu . Saya sedang mengerjakan dataset fiksi dengan 25 fitur. Dua fitur adalah garis lintang dan garis bujur …

18 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Saya telah menggunakan jaringan saraf untuk sementara waktu sekarang. Namun, satu hal yang selalu saya perjuangkan adalah pemilihan pengoptimal untuk melatih jaringan (menggunakan backprop). Apa yang biasanya saya lakukan hanyalah mulai dengan satu (misalnya SGD standar) dan kemudian coba yang lain cukup banyak secara acak. Saya bertanya-tanya apakah ada pendekatan …

18 neural-network  optimization  backpropagation 

Saya sedang mengerjakan tantangan Kaggle di mana beberapa variabel diwakili oleh baris, bukan kolom (Telstra Network Disrupt). Saat ini saya sedang mencari yang setara dengan kumpulkan (), pisahkan () dan sebarkan (), yang dapat ditemukan di alat Rtidyr.

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

Makalah yang masuk lebih dalam dengan konvolusi menjelaskan GoogleNet yang berisi modul-modul awal: Perubahan ke awal v2 adalah bahwa mereka mengganti konvolusi 5x5 oleh dua konvolusi 3x3 berturut-turut dan pooling diterapkan: Apa perbedaan antara Inception v2 dan Inception v3?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

Saya cukup baru di jaringan saraf, tapi saya mengerti aljabar linier dan matematika konvolusi dengan cukup baik. Saya mencoba memahami kode contoh yang saya temukan di berbagai tempat di internet untuk melatih NN konvolusional yang Keras dengan data MNIST untuk mengenali angka. Harapan saya adalah ketika saya membuat layer convolutional, …

18 convnet  keras 

Dari Keras RNN Tutorial: "RNN itu rumit. Pilihan ukuran batch penting, pilihan kehilangan dan pengoptimal sangat penting, dll. Beberapa konfigurasi tidak akan bertemu." Jadi ini lebih merupakan pertanyaan umum tentang menyetel hyperparameter dari LSTM-RNN pada Keras. Saya ingin tahu tentang pendekatan untuk menemukan parameter terbaik untuk RNN ​​Anda. Saya mulai …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

Di kelas saya, saya harus membuat aplikasi menggunakan dua pengklasifikasi untuk memutuskan apakah suatu objek dalam gambar adalah contoh filum porifera (seasponge) atau objek lain. Namun, saya benar-benar tersesat ketika datang ke fitur teknik ekstraksi dalam python. Penasihat saya meyakinkan saya untuk menggunakan gambar yang belum tercakup di kelas. Adakah …

18 python  feature-extraction  image-recognition 

Jika saya memiliki toko ritel dan memiliki cara untuk mengukur berapa banyak orang yang memasuki toko saya setiap menit, dan mencatat waktu data itu, bagaimana saya bisa memprediksi lalu lintas pejalan kaki di masa depan? Saya telah mempelajari algoritma pembelajaran mesin, tetapi saya tidak yakin yang mana yang akan digunakan. …

18 machine-learning  time-series 

Saya memiliki dua kalimat, S1 dan S2, keduanya memiliki jumlah kata (biasanya) di bawah 15. Apa algoritma (pembelajaran mesin) yang praktis dan paling berguna, yang mungkin mudah diimplementasikan (jaringan saraf ok, kecuali arsitekturnya serumit Google Inception, dll.). Saya mencari algoritma yang akan bekerja dengan baik tanpa terlalu banyak waktu. Apakah …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

Saya mencoba untuk menghapus kata-kata berhenti sebelum melakukan pemodelan topik. Saya perhatikan bahwa beberapa kata negasi (tidak, tidak, tidak, tidak ada, dll.) Biasanya dianggap sebagai kata-kata berhenti. Misalnya, NLTK, spacy dan sklearn menyertakan "tidak" pada daftar kata stop mereka. Namun, jika kita menghapus "tidak" dari kalimat-kalimat di bawah ini, mereka …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

Saya mendengar Andrew Ng (dalam video yang sayangnya tidak dapat saya temukan lagi) berbicara tentang bagaimana pemahaman tentang minimum lokal dalam masalah pembelajaran yang mendalam telah berubah dalam arti bahwa mereka sekarang dianggap kurang bermasalah karena dalam ruang dimensi tinggi (ditemui dalam pembelajaran mendalam) poin-poin kritis lebih cenderung menjadi poin …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

Saya ingin melakukan pengurangan dimensionalitas pada hampir 1 juta vektor masing-masing dengan 200 dimensi ( doc2vec). Saya menggunakan TSNEimplementasi dari sklearn.manifoldmodul untuk itu dan masalah utama adalah kompleksitas waktu. Bahkan dengan method = barnes_hut, kecepatan komputasi masih rendah. Beberapa waktu bahkan kehabisan Memori. Saya menjalankannya pada prosesor 48 core dengan …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

Saya menggunakan kertas BERT yang menggunakan GELU (Gaussian Error Linear Unit) yang menyatakan persamaan sebagai yangGELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x).GELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x). GELU(x) = xP(X ≤ x) = xΦ(x).0.5x(1+tanh[2/π−−−√(x+0.044715x3)])0.5x(1+tanh[2/π(x+0.044715x3)])0.5x(1 + tanh[\sqrt{ 2/π}(x + 0.044715x^3)]) Bisakah Anda menyederhanakan persamaan dan menjelaskan bagaimana persamaannya telah diperkirakan.

18 activation-function  bert  mathematics 

Saya mencoba memahami peran turunan dari fungsi sigmoid dalam jaringan saraf. Pertama saya plot fungsi sigmoid, dan turunan dari semua titik dari definisi menggunakan python. Apa sebenarnya peran derivatif ini? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return …

18 machine-learning  neural-network 

Apa perbedaan antara val_lossdan lossselama pelatihan di Keras? Misalnya Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Di beberapa situs saya membaca bahwa pada validasi, dropout tidak berfungsi.

18 machine-learning  deep-learning  keras