Khoa học dữ liệu

Hai hoạt động tích chập này rất phổ biến trong học tập sâu ngay bây giờ. Tôi đã đọc về lớp chập giãn trong bài báo này: WAVENET: MÔ HÌNH TẠO CHO CHO ÂM THANH RAW và Khử liên kết có trong bài viết này: Mạng kết hợp hoàn toàn …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Hầu hết các mô hình học sâu tiên tiến như VGG, ResNet, v.v. đều yêu cầu hình ảnh vuông làm đầu vào, thường có kích thước pixel là 224 x 224224x224224x224 . Có một lý do tại sao đầu vào phải có hình dạng bằng nhau, hoặc tôi có thể …

11 deep-learning  image-classification  image-recognition 

Tôi hiện đang cố gắng đào tạo một mô hình trên tệp csv lớn (> 70GB với hơn 60 triệu hàng). Để làm như vậy tôi đang sử dụng tf.contrib.learn.read_batch_examples. Tôi đang vật lộn để hiểu làm thế nào chức năng này thực sự đọc dữ liệu. Nếu tôi đang …

11 python  tensorflow 

Tôi đang tạo một chatbot đơn giản. Tôi muốn có được thông tin từ phản hồi của người dùng. Một kịch bản ví dụ: Bot : Hi, what is your name? User: My name is Edwin. Tôi muốn trích xuất tên Edwin từ câu. Tuy nhiên, người dùng có thể …

11 python  nlp 

Tôi đang tạo một mạng thần kinh đơn giản bằng cách sử dụng tenorflow, với dữ liệu tôi tự thu thập, tuy nhiên, nó không hợp tác: PI đã gặp phải một lỗi mà tôi không thể sửa chữa hoặc tìm cách khắc phục và tôi rất thích sự giúp …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Tôi có kiến trúc mạng từ bài báo "học tương tự hình ảnh hạt mịn với xếp hạng sâu" và tôi không thể tìm ra cách đầu ra từ ba mạng song song được hợp nhất bằng cách sử dụng lớp nhúng tuyến tính. Thông tin duy nhất được đưa …

11 neural-network  deep-network 

Tôi đã cố gắng xác định một phân đoạn số liệu tùy chỉnh (F1-Score) trong Keras (phụ trợ hàng chục) theo các điều sau: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Tôi đang bắt đầu một dự án trong đó nhiệm vụ là xác định các loại sneaker từ hình ảnh. Tôi hiện đang đọc các triển khai của TensorFlow và Torch . Câu hỏi của tôi là: cần bao nhiêu hình ảnh cho mỗi lớp để đạt được hiệu suất …

11 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

Đây định nghĩa không hoàn toàn áp dụng vì chúng ta đang phải lúc nào cũng giả định một phân phối cơ bản. Vậy một mô hình thực sự là gì? GBM với các siêu đường kính được chỉ định có thể được coi là một mô hình không? Là …

11 machine-learning 

Các matplotlib thư viện là rất có khả năng nhưng lại thiếu interactiveness, đặc biệt là bên trong Jupyter Notebook. Tôi muốn một công cụ vẽ ngoại tuyến tốt như cốt truyện .

11 python  visualization  pca  jupyter 

Loại tính năng nào bạn sẽ cố gắng trích xuất từ ​​danh sách các từ để dự đoán trong tương lai, đó là từ hiện có hay chỉ là mớ hỗn độn của các ký tự? Có mô tả về nhiệm vụ mà tôi tìm thấy ở đó . Bạn …

11 machine-learning  nlp  text-mining  algorithms 

Tôi đang cố gắng sử dụng CNN (mạng nơ ron tích chập) để phân loại tài liệu. CNN cho văn bản ngắn / câu đã được nghiên cứu trong nhiều bài báo. Tuy nhiên, dường như không có bài báo nào sử dụng CNN cho văn bản hoặc tài liệu …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

Alexa của Amazon , Nuance's Mix và Facebook của Wit.ai đều sử dụng một hệ thống tương tự để chỉ định cách chuyển đổi lệnh văn bản thành mục đích - tức là điều mà máy tính sẽ hiểu. Tôi không chắc tên "chính thức" cho cái này là gì …

11 machine-learning  nlp 

Tôi hoàn toàn mới với word2vec vì vậy hãy mang nó theo. Tôi có một tập hợp các tệp văn bản, mỗi tệp chứa một tập các tweet, trong khoảng 1000-3000. Tôi đã chọn một từ khóa phổ biến ("kw1") và muốn tìm các thuật ngữ có liên quan về …

11 machine-learning  nlp  text-mining 

Tôi đã làm việc trên mô hình gensim word2vec và thấy nó thực sự thú vị. Tôi đang xen vào việc tìm kiếm một từ chưa biết / chưa thấy khi được kiểm tra với mô hình sẽ có thể nhận được các thuật ngữ tương tự từ mô hình …

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning