Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Rất nhiều hướng dẫn trực tuyến nói về độ dốc gốc và hầu hết tất cả chúng đều sử dụng kích thước bước cố định (tỷ lệ học tập ). Tại sao không sử dụng tìm kiếm dòng (chẳng hạn như tìm kiếm dòng quay lại hoặc tìm kiếm dòng …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Tôi đã thấy kết luận tương tự từ nhiều cuộc thảo luận, khi kích thước xe buýt nhỏ càng lớn, sự hội tụ của SGD thực sự trở nên khó khăn / tệ hơn, ví dụ như bài báo này và câu trả lời này . Ngoài ra, tôi đã …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Chúng tôi xác định một kỷ nguyên là đã trải qua toàn bộ tất cả các mẫu đào tạo có sẵn và kích thước lô nhỏ là số lượng mẫu mà chúng tôi lấy trung bình để tìm các bản cập nhật về trọng số / độ lệch cần thiết …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Làm việc với vấn đề hồi quy tôi bắt đầu nghĩ về việc thể hiện tính năng "ngày trong tuần". Tôi tự hỏi cách tiếp cận nào sẽ thực hiện tốt hơn: một tính năng; giá trị 1/7 cho thứ Hai; 2/7 cho thứ ba ... 7 tính năng: (1, …

18 machine-learning  neural-networks  feature-construction 

Tôi đã xem qua các tài liệu tích chập của máy ảnh và tôi đã tìm thấy hai loại kết hợp Conv1D và Conv2D. Tôi đã thực hiện một số tìm kiếm trên web và đây là những gì tôi hiểu về Conv1D và Conv2D; Conv1D được sử dụng cho …

18 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

Đưa ra là 6 ranh giới quyết định dưới đây. Ranh giới quyết định là dòng violett. Dấu chấm và dấu chéo là hai bộ dữ liệu khác nhau. Chúng ta phải quyết định cái nào là: SVM tuyến tính Hạt nhân SVM (Hạt nhân đa thức bậc 2) Perceptionron …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

Nếu bạn có một nửa trang để giải thích về việc bỏ học , bạn sẽ tiến hành như thế nào? Đó là lý do đằng sau kỹ thuật này?

17 neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

Tôi chưa quen với Mạng thần kinh tái phát (RNN) và vẫn đang tìm hiểu các khái niệm. Tôi hiểu ở mức độ trừu tượng rằng Mạng trạng thái Echo (ESN) có thể (tái) tạo ra một chuỗi các đầu vào, tức là một tín hiệu, ngay cả sau khi …

17 neural-networks 

Tôi đang cố gắng xác định mô hình tốt nhất để dự đoán giá ô tô, sử dụng giá và tính năng có sẵn trên các trang web quảng cáo phân loại ô tô. Để làm điều này, tôi đã sử dụng một vài mô hình từ thư viện scikit-learn …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

Trong cuốn sách "Phân loại mẫu và học máy" của Đức cha, nó mô tả một kỹ thuật để chính quy hóa trong bối cảnh của các mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, tôi không hiểu một đoạn mô tả rằng trong quá trình đào tạo, số bậc tự do …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Tôi đã lao vào lĩnh vực mạng lưới thần kinh và tôi bị mê hoặc với chúng. Cuối cùng tôi đã phát triển một khung ứng dụng để thử nghiệm các hệ thống thương mại tại các sàn giao dịch chứng khoán và bây giờ tôi sẽ triển khai mạng …

17 machine-learning  neural-networks 

Tôi đang xem qua blog sau đây trên mạng thần kinh LSTM: http://machinelearningmastery.com/under Hiểu-stateful-lstm-recản-neural-networks-python-kasas / Tác giả định hình lại vectơ đầu vào X là [mẫu, bước thời gian, tính năng] cho cấu hình khác nhau của LSTM. Tác giả viết Thật vậy, các chuỗi chữ cái là các bước …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

Gần đây, tôi đang nghiên cứu về autoencoders. Nếu tôi hiểu chính xác, bộ mã hóa tự động là một mạng thần kinh nơi lớp đầu vào giống hệt với lớp đầu ra. Vì vậy, mạng lưới thần kinh cố gắng dự đoán đầu ra bằng cách sử dụng đầu …

17 neural-networks  autoencoders 

Tôi có một vài câu hỏi khiến tôi bối rối về CNN. 1) Các tính năng được trích xuất bằng CNN là quy mô và bất biến xoay vòng? 2) Hạt nhân mà chúng ta sử dụng để tích chập với dữ liệu của chúng ta đã được xác định …

17 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Câu hỏi nghe có vẻ hơi lạ vì tôi chưa quen với suy luận thống kê và mạng lưới thần kinh. Khi gặp vấn đề về phân loại khi sử dụng mạng nơ ron, chúng tôi nói rằng chúng tôi muốn tìm hiểu một hàm ánh xạ không gian của …

17 machine-learning  neural-networks