Khoa học dữ liệu

Tôi có một câu hỏi thực tế về kỹ thuật tính năng ... nói rằng tôi muốn dự đoán giá nhà bằng cách sử dụng hồi quy logistic và sử dụng một loạt các tính năng bao gồm mã zip. Sau đó, bằng cách kiểm tra mức độ quan trọng …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

Tôi đang cố gắng thực hiện một thuật toán trong đó đưa ra một hình ảnh với một số đối tượng trên một mặt phẳng, mong muốn là đầu ra của mặt nạ phân đoạn cho mỗi đối tượng. Không giống như trong CNN, mục tiêu ở đây là phát …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Tôi đang học cách sử dụng Keras và tôi đã thành công hợp lý với bộ dữ liệu được dán nhãn của mình bằng cách sử dụng các ví dụ trên Deep Learning for Python của Chollet . Tập dữ liệu là ~ 1000 Chuỗi thời gian với độ dài …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

Vì một số lý do, AlphaGo Zero không được công khai nhiều như AlphaGo ban đầu, mặc dù kết quả đáng kinh ngạc của nó. Bắt đầu từ đầu, nó đã đánh bại AlphaGo Master và đã vượt qua nhiều điểm chuẩn khác. Thậm chí đáng kinh ngạc hơn, nó …

10 machine-learning  deep-learning 

Chi tiết: GPU : GTX 1080 Đào tạo : ~ 1,1 triệu hình ảnh thuộc 10 lớp Xác thực : ~ 150 nghìn hình ảnh thuộc 10 lớp Thời gian mỗi Epoch : ~ 10 giờ Tôi đã thiết lập CUDA, cuDNN và Tensorflow (GPU Tensorflow). Tôi không nghĩ rằng …

10 machine-learning  python  keras 

Tôi mới sử dụng ML và TensorFlow (tôi đã bắt đầu khoảng vài giờ trước) và tôi đang cố gắng sử dụng nó để dự đoán một vài điểm dữ liệu tiếp theo trong một chuỗi thời gian. Tôi đang lấy đầu vào của mình và làm điều này với …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Tôi đang làm việc trên mô hình Seq2Seq bằng LSTM từ Keras (sử dụng nền Theano) và tôi muốn song song hóa các quy trình, vì thậm chí vài MB dữ liệu cần vài giờ để đào tạo. Rõ ràng là GPU song song tốt hơn nhiều so với CPU. …

10 tensorflow  keras  theano  parallel 

Tôi muốn sử dụng ANN cho vấn đề của mình, nhưng vấn đề là số nút đầu vào và đầu ra của tôi không được sửa. Tôi đã thực hiện một số tìm kiếm trên google trước khi đặt câu hỏi và thấy rằng RNN có thể giúp tôi giải …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

Bối cảnh: Trong khi điều chỉnh các mạng thần kinh với kích hoạt relu, tôi thấy rằng đôi khi dự đoán trở nên gần như không đổi. Tôi tin rằng điều này là do các tế bào thần kinh Relu chết trong quá trình đào tạo như đã nêu ở …

10 machine-learning  neural-network  keras 

Tôi đang tự hỏi làm thế nào để giải thích một kiến ​​trúc định kỳ trong ngữ cảnh EEG. Cụ thể tôi đang nghĩ về điều này như là một CNN định kỳ (trái ngược với các kiến ​​trúc như LSTM), nhưng có lẽ nó cũng áp dụng cho các …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

Dropout ( giấy , giải thích ) đặt đầu ra của một số nơ-ron bằng không. Vì vậy, đối với MLP, bạn có thể có kiến ​​trúc sau cho bộ dữ liệu hoa Iris : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) Nó sẽ …

10 dropout 

Có một số cách tiếp cận lựa chọn tính năng / lựa chọn biến (xem ví dụ Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu và cộng sự, 2010 ): phương pháp lọc (ví dụ: dựa trên tương quan, dựa trên entropy, dựa trên tầm quan trọng của rừng ngẫu nhiên), phương …

10 feature-selection  performance  model-selection 

Câu hỏi Làm cách nào để dự đoán xếp hạng cho người dùng mới trong mô hình ALS được đào tạo về Spark? (Mới = không thấy trong thời gian đào tạo) Vấn đề Tôi đang theo hướng dẫn chính thức của Spark ALS tại đây: http: //ampcamp.ber siêu.edu / …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

Một trong những phương pháp để chọn một tập hợp con các tính năng khả dụng cho trình phân loại của bạn là xếp hạng chúng theo tiêu chí (chẳng hạn như thu thập thông tin) và sau đó tính toán độ chính xác bằng cách sử dụng trình phân …

10 machine-learning  feature-selection 

Tôi đã học được rằng Keras có chức năng "hợp nhất" hai mô hình theo các điều sau: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Điểm nào trong việc sáp nhập NN, trong tình huống nào là hữu …

10 keras