Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya mempelajari Tutorial ini pada Variational Autoencoders oleh Carl Doersch . Di halaman kedua disebutkan: Salah satu kerangka kerja yang paling populer adalah Varienc Autoencoder [1, 3], subjek tutorial ini. Asumsi model ini lemah, dan pelatihan cepat melalui backpropagation. VAE memang membuat perkiraan, tetapi kesalahan yang diperkenalkan oleh perkiraan ini …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Saya memiliki dua set data (sumber dan data target) yang mengikuti distribusi yang berbeda. Saya menggunakan MMD - yang merupakan distribusi jarak non-parametrik - untuk menghitung distribusi marginal antara sumber dan data target. sumber data, Xs data target, Xt Matriks adaptasi A * Data yang diproyeksikan, Zs = A '* …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Saya memiliki kumpulan data termasuk permintaan beberapa produk (1.200 produk) selama 25 periode dan saya perlu memprediksi permintaan masing-masing produk untuk periode berikutnya. Pada awalnya, saya ingin menggunakan ARIMA dan melatih model untuk setiap produk, tetapi karena jumlah produk dan penyetelan parameter (p, d, q), sangat memakan waktu dan tidak …

14 machine-learning  time-series  arima 

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 2 tahun yang lalu . Saat ini saya mengikuti program magister yang berfokus pada statistik / ekonometrika. Di master …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Literatur pembelajaran yang mendalam penuh dengan trik pintar dengan menggunakan tingkat pembelajaran yang tidak konstan dalam gradient descent. Hal-hal seperti peluruhan eksponensial, RMSprop, Adagrad dll mudah untuk diimplementasikan dan tersedia di setiap paket pembelajaran yang mendalam, namun mereka tampaknya tidak ada di luar jaringan saraf. Apakah ada alasan untuk ini? …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Dalam proyek saya, saya ingin membuat model regresi logistik untuk memprediksi klasifikasi biner (1 atau 0). Saya memiliki 15 variabel, 2 di antaranya bersifat kategorikal, sedangkan sisanya adalah campuran variabel kontinu dan diskrit. Agar sesuai dengan model regresi logistik saya telah disarankan untuk memeriksa pemisahan linear menggunakan SVM, perceptron atau …

14 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

Dalam convolutional neural networks (CNN), matriks bobot pada setiap langkah mendapatkan baris dan kolom terbalik untuk mendapatkan matriks kernel, sebelum melanjutkan dengan konvolusi. Ini dijelaskan pada serangkaian video oleh Hugo Larochelle di sini : Menghitung peta yang tersembunyi akan sesuai dengan melakukan konvolusi diskrit dengan saluran dari lapisan sebelumnya, menggunakan …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Saya terkesan dengan masalah yang tampaknya mudah, tetapi saya belum menemukan solusi yang cocok untuk beberapa minggu sekarang. Saya memiliki cukup banyak data jajak pendapat / survei (puluhan ribu responden, katakanlah 50k per dataset), yang berasal dari sesuatu yang saya harap disebut survei yang dirancang rumit dengan bobot, stratifikasi, perutean …

14 machine-learning  survey-weights  survey-sampling 

Saya telah mengambil kursus pembelajaran mesin di kampus saya. Di salah satu quize, pertanyaan ini diajukan. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Manakah dari model di atas yang lebih cocok dengan data? (anggap data dapat …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

Struktur pertanyaan ini adalah sebagai berikut: pada awalnya, saya memberikan konsep pembelajaran ensemble , selanjutnya saya memberikan daftar tugas pengenalan pola , kemudian saya memberikan contoh algoritma pembelajaran ensemble dan, akhirnya, memperkenalkan pertanyaan saya. Mereka yang tidak membutuhkan semua informasi tambahan mungkin hanya melihat berita utama dan langsung ke pertanyaan …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Pernahkah ada studi skala besar metode MCMC yang membandingkan kinerja beberapa algoritma yang berbeda pada serangkaian kepadatan uji? Saya sedang memikirkan sesuatu yang setara dengan makalah Rios dan Sahinidis (2013), yang merupakan perbandingan menyeluruh dari sejumlah besar pengoptimalisasi kotak hitam bebas derivatif pada beberapa kelas fungsi pengujian. Untuk MCMC, kinerja …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc 

Saya membaca tentang pengoptimalan untuk masalah yang salah dalam penglihatan komputer dan menemukan penjelasan di bawah ini tentang pengoptimalan di Wikipedia. Yang tidak saya mengerti adalah, mengapa mereka menyebut optimasi ini " Minimalisasi energi " dalam Visi Komputer? Masalah optimisasi dapat direpresentasikan dengan cara berikut: Diberikan: fungsi dari beberapa set …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

Semua contoh yang saya temukan menggunakan keyakinan mendalam atau jaringan saraf convolutional menggunakannya untuk klasifikasi gambar, deteksi bakteri atau pengenalan suara. Apakah jaringan syaraf yang dalam juga berguna untuk tugas-tugas regresi klasik, di mana fitur-fiturnya tidak terstruktur (misalnya, tidak diatur dalam urutan atau kisi)? Jika ya, bisakah Anda memberi contoh?

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Saya melakukan klasifikasi gambar menggunakan pembelajaran mesin. Misalkan saya memiliki beberapa data pelatihan (gambar) dan akan membagi data menjadi set pelatihan dan validasi. Dan saya juga ingin menambah data (menghasilkan gambar baru dari yang asli) dengan rotasi acak dan injeksi noise. Augmentaion dilakukan secara offline. Mana cara yang benar untuk …

14 machine-learning  classification  cross-validation  dataset  data-augmentation 

Kehilangan engsel dapat didefinisikan menggunakan dan kehilangan log dapat didefinisikan sebagaimaks ( 0 , 1 - ysayawTxsaya)maks(0,1-ysayawTxsaya)\text{max}(0, 1-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)log ( 1 + exp( - ysayawTxsaya) )catatan(1+exp⁡(-ysayawTxsaya))\text{log}(1 + \exp(-y_i\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)) Saya punya pertanyaan berikut: Adakah kerugian kerugian engsel (mis. Peka terhadap outlier seperti yang disebutkan dalam http://www.unc.edu/~yfliu/papers/rsvm.pdf )? Apa perbedaan, kelebihan, kekurangan satu …

14 machine-learning  svm  loss-functions  computer-vision