Pertanyaan yang diberi tag «neural-networks»

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 

Saya seorang pemula yang mencoba menyusun proyek pertama saya. Saya memiliki proyek klasifikasi lagu dalam pikiran, tetapi karena saya akan memberi label secara manual, saya hanya bisa mengumpulkan sekitar 1000 lagu, atau 60 jam musik. Saya akan mengklasifikasikan dengan beberapa kelas, jadi mungkin saja satu kelas memiliki sedikitnya 50-100 lagu …

14 neural-networks 

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 

Katakanlah saya sedang menulis sebuah algoritma untuk membangun 2-layer autoencoder dan 2-layer neural network. Apakah keduanya sama atau berbeda? Apa yang saya pahami adalah bahwa ketika saya membuat autoencoder bertumpuk, saya akan membangun lapis demi lapis. Untuk jaringan saraf, saya akan menginisialisasi semua parameter di netowork, dan kemudian untuk setiap …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Saya telah menerapkan Q-Learning seperti yang dijelaskan dalam, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Untuk sekitar. T (S, A) Saya menggunakan struktur jaringan saraf seperti berikut, Aktivasi sigmoid Input, jumlah input + 1 untuk neuron Aksi (Semua Input Ditskala 0-1) Keluaran, keluaran tunggal. Nilai-Q N jumlah M Lapisan Tersembunyi. Metode eksplorasi acak 0 <rand () …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

Jika saya memiliki jaringan saraf convolutional (CNN), yang memiliki sekitar 1.000.000 parameter, berapa banyak data pelatihan yang diperlukan (anggap saya sedang melakukan penurunan gradien stokastik)? Apakah ada aturan praktis? Catatan tambahan: Ketika saya melakukan penurunan gradien stokastik (mis., 64 tambalan untuk 1 iterasi), setelah ~ 10.000 iterasi, akurasi classifier dapat …

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

Saya telah membaca di tempat lain bahwa pilihan seseorang untuk fungsi aktivasi lapisan tersembunyi dalam NN harus didasarkan pada kebutuhan seseorang , yaitu jika Anda membutuhkan nilai dalam rentang -1 hingga 1 gunakan tanh dan gunakan sigmoid untuk rentang 0 hingga 1. Pertanyaan saya adalah bagaimana seseorang tahu apa yang …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

Saya menggunakan paket nnet dalam R untuk mencoba membangun JST untuk memprediksi harga real estat untuk kondominium (proyek pribadi). Saya baru dalam hal ini dan tidak memiliki latar belakang matematika, jadi tolong beri tahu saya. Saya memiliki variabel input yang bersifat biner dan kontinu. Misalnya beberapa variabel biner yang awalnya …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Saya mencoba memahami cara kerja mesin Boltzmann, tetapi saya tidak begitu yakin bagaimana bobot dipelajari, dan belum dapat menemukan deskripsi yang jelas. Apakah yang berikut ini benar? (Juga, petunjuk penjelasan mesin Boltzmann yang bagus juga akan bagus.) Kami memiliki satu set unit yang terlihat (mis., Terkait dengan piksel hitam / …

14 neural-networks 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Pertanyaan: apakah mungkin untuk melatih NN untuk membedakan antara angka ganjil dan genap hanya menggunakan sebagai input angka itu sendiri? Saya memiliki dataset berikut: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Saya melatih NN dengan dua neuron …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Saya telah melihat versi istilah "invarian permutasi" dari tugas pengenalan digit MNIST. Apa artinya?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Mengikuti pertanyaan yang sudah dijawab ( Mengekstraksi bobot penting dari jaringan umpan-maju Satu-Lapisan ) Saya mencari kesimpulan tentang relevansi input dalam jaringan saraf. Mempertimbangkan jaring yang dalam, di mana merekonstruksi kepentingan input dengan mundur melewati lapisan-lapisan dari simpul keluaran yang menarik mungkin sulit atau memakan waktu, saya bertanya-tanya apakah ada …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis 

Adakah alasan bagus untuk memilih nilai biner (0/1) daripada nilai diskrit atau dinormalisasi berkelanjutan , misalnya (1; 3), sebagai input untuk jaringan umpan-maju untuk semua node input (dengan atau tanpa backpropagation)? Tentu saja, saya hanya berbicara tentang input yang dapat diubah menjadi bentuk apa pun; misalnya, ketika Anda memiliki variabel …

14 neural-networks 

Khususnya dalam konteks kompetisi kaggle saya perhatikan bahwa kinerja model adalah semua tentang pemilihan fitur / teknik. Sementara saya dapat sepenuhnya memahami mengapa hal ini terjadi ketika berhadapan dengan algoritma ML yang lebih konvensional / jadul, saya tidak melihat mengapa ini akan menjadi kasus ketika menggunakan jaringan saraf yang dalam. …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering