Pertanyaan yang diberi tag «hyperparameter»

Saat ini saya sedang mengerjakan implementasi Stochastic Gradient Descent,, SGDuntuk jaring saraf menggunakan back-propagation, dan sementara saya mengerti tujuannya, saya punya beberapa pertanyaan tentang bagaimana memilih nilai untuk tingkat pembelajaran. Apakah tingkat pembelajaran terkait dengan bentuk gradien kesalahan, karena menentukan tingkat keturunan? Jika demikian, bagaimana Anda menggunakan informasi ini untuk …

85 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter 

Saya telah memperhatikan bahwa istilah seperti model hyperparameter dan parameter model telah digunakan secara bergantian di web tanpa klarifikasi sebelumnya. Saya pikir ini salah dan perlu penjelasan. Pertimbangkan model pembelajaran mesin, classificator berbasis SVM / NN / NB atau pengenal gambar, apa saja yang pertama kali muncul dalam pikiran. Apa …

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model 

Saya seorang pemula untuk jaringan saraf dan mengalami kesulitan memahami dua konsep: Bagaimana seseorang memutuskan jumlah lapisan tengah yang dimiliki jaringan saraf? 1 vs 10 atau apa pun. Bagaimana cara menentukan jumlah neuron di setiap lapisan tengah? Apakah disarankan memiliki jumlah neuron yang sama di setiap lapisan tengah atau apakah …

26 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning 

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 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Sepertinya sebagian besar bahasa memiliki sejumlah perpustakaan komputasi ilmiah yang tersedia. Python memiliki Scipy …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Saya mengerti bagaimana Model Markov Tersembunyi digunakan dalam sekuens genom, seperti menemukan gen. Tapi saya tidak mengerti bagaimana membuat model Markov tertentu. Maksud saya, berapa banyak negara yang seharusnya dimiliki oleh model? Berapa banyak kemungkinan transisi? Haruskah model memiliki loop? Bagaimana mereka tahu bahwa model mereka optimal? Apakah mereka membayangkan, …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

Gambaran umum proses optimisasi hyperparameter di scikit-learn ada di sini . Pencarian kisi-kisi yang mendalam akan menemukan set hiperparameter yang optimal untuk suatu model. Downside adalah bahwa pencarian grid lengkap lambat. Pencarian acak lebih cepat dari pencarian kotak tetapi memiliki variasi yang tidak perlu tinggi. Ada juga strategi tambahan dalam …

10 scikit-learn  hyperparameter  hyperparameter-tuning  grid-search  randomized-algorithms 

Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 4 tahun yang lalu . Saya sedang mengerjakan suatu proyek dan saya mengalami kesulitan dalam menentukan algoritma mana yang …

10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation