Câu hỏi được gắn thẻ «neural-networks»

Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào rnn có thể được sử dụng để dự đoán trình tự bằng cách làm việc thông qua một ví dụ đơn giản. Đây là mạng đơn giản của tôi, bao gồm một đầu vào, một nơron ẩn và một đầu ra: Tế …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

Tôi đã cố gắng tìm hiểu chính xác ý nghĩa của chức năng kích hoạt "Maxout" trong các mạng thần kinh. Có câu hỏi này , bài báo này , và thậm chí trong cuốn sách Deep Learning của Bengio et al. , ngoại trừ chỉ với một chút thông …

8 machine-learning  neural-networks 

Tôi đang cố gắng để hiểu tại sao hàm softmax được định nghĩa như vậy: ezjΣKk = 1ezk= σ( z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Tôi hiểu làm thế nào điều này bình thường hóa dữ liệu và ánh xạ chính xác đến một số phạm vi (0, 1) nhưng sự khác …

8 probability  neural-networks  softmax 

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Sự khác biệt giữa mạng niềm tin sâu sắc và mạng lồi sâu là gì?

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Tôi mới bắt đầu sử dụng gói autoencoder trong R. Các đầu vào cho autoencode()hàm bao gồm lambda, beta, rho và epsilon. Giới hạn cho các giá trị này là gì? Chúng có khác nhau cho từng chức năng kích hoạt không? Có phải các tham số này được gọi …

8 neural-networks  optimization  deep-learning  deep-belief-networks  autoencoders 

Tôi đã thấy một vài bài báo nghiên cứu cho rằng các mạng nơ ron cổ điển thường thiếu khả năng khái quát hóa thỏa đáng, điều này thường dẫn đến một dự đoán không chính xác, và ANNs (BRANNs) được Bayesian mạnh hơn các mạng lan truyền ngược tiêu …

8 bayesian  neural-networks 

Tôi là một người hâm mộ bóng đá (bóng đá) khổng lồ và cũng thích học máy. Là một dự án cho khóa ML của tôi, tôi đang cố gắng xây dựng một mô hình dự đoán cơ hội chiến thắng cho đội chủ nhà, được đặt tên của đội …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

Bất cứ ai cũng có một ví dụ giáo dục ngắn nhanh chóng làm thế nào để sử dụng các mạng thần kinh ( nnetví dụ trong R) cho mục đích dự đoán? Đây là một ví dụ, trong R, của một chuỗi thời gian T <- seq(0,20,length=200) Y <- …

8 r  time-series  machine-learning  neural-networks  nnet 

Tôi quản lý để tạo mạng lưới thần kinh của dữ liệu của tôi. Nhưng tôi không chắc chắn về việc giải thích đầu ra R. Tôi đã sử dụng lệnh sau để tạo mạng thần kinh: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value …

8 r  neural-networks 

Tôi muốn tạo dự báo thời tiết bằng Mạng thần kinh. Tất cả các ví dụ tôi thấy chỉ sử dụng các giá trị [-1,1] làm đầu vào. Có phải cũng có thể sử dụng các giá trị lớn hơn (như áp suất không khí, độ calcius của vài ngày …

8 neural-networks 

Gần đây đã có một mối quan tâm trong việc kết hợp các thuật toán di truyền và mạng lưới thần kinh vào một khung tiến hóa thần kinh nói chung. Ý tưởng cơ bản là thuật toán di truyền của bạn đang phát triển các tham số của nhiều …

8 neural-networks  genetic-algorithms 

Tôi đã nghe một chút về việc sử dụng các mạng thần kinh để dự báo chuỗi thời gian , cụ thể là các mạng thần kinh tái phát . Tôi đã tự hỏi, có một gói mạng thần kinh tái phát cho R? Tôi dường như không thể tìm …

8 r  time-series  forecasting  neural-networks 

Tôi đang làm việc trên một mô hình dự báo dựa trên ANN cho một chuỗi thời gian tài chính. Tôi đang sử dụng xác thực chéo 5 lần và hiệu suất trung bình là như vậy. Hiệu suất ở lần cuối cùng (lần lặp trong đó phân đoạn cuối …

8 time-series  cross-validation  neural-networks  finance 

Tôi đang đào tạo một mạng lưới thần kinh để phân loại âm thanh. Tôi đã đào tạo nó trên bộ dữ liệu UrbanSound8K (Model1) , và sau đó tôi muốn đánh giá mức độ nhiễu khác nhau đối với các đầu vào ảnh hưởng đến độ chính xác dự …

8 classification  neural-networks  dataset  overfitting