Ich habe über beide Techniken gelesen, um die Wurzel des Wortes zu finden, aber wie ziehen wir eine der anderen vor? Ist "Lemmatisierung" immer besser als
Nach meinem Verständnis tritt das Problem des verschwindenden Gradienten beim Training neuronaler Netze auf, wenn der Gradient jeder Aktivierungsfunktion kleiner als 1 ist, so dass das Produkt dieser Gradienten sehr klein wird, wenn Korrekturen durch viele Schichten zurückpropagiert werden. Ich...
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk darin zu schulen, wie man Pappkartons zusammen mit mehreren Klassen von Personen (Personen) erkennt. Obwohl es einfach ist, Personen zu erkennen und korrekt zu klassifizieren, ist es unglaublich schwierig, Pappkartons zu erkennen. Die Boxen sehen folgendermaßen...
Die Sigmoidfunktion könnte als Aktivierungsfunktion beim maschinellen Lernen verwendet werden. S(x)=11+e−x=exex+1.S(x)=11+e−x=exex+1.{\displaystyle S(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}.} Wenn e durch 2 ersetzt wird, def sigmoid2(z): return 1/(1+2**(-z)) x =
Ich habe die folgenden drei Datensätze. data_a=[0.21,0.24,0.36,0.56,0.67,0.72,0.74,0.83,0.84,0.87,0.91,0.94,0.97] data_b=[0.13,0.21,0.27,0.34,0.36,0.45,0.49,0.65,0.66,0.90] data_c=[0.14,0.18,0.19,0.33,0.45,0.47,0.55,0.75,0.78,0.82] data_a sind reale Daten und die anderen beiden sind die...
Ich habe kürzlich angefangen, Artikel über Docker zu lesen. In der Datenwissenschaft ist Docker für mich nützlich, weil: 1) Sie haben eine völlig andere Umgebung, die Sie vor Problemen mit Bibliotheken und Abhängigkeiten schützt. 2) Wenn Ihre Anwendung beispielsweise die Datenbank Ihres...
Würden Sie diese Überanpassung in Betracht ziehen?
Angenommen, ich habe ein Encoder-Decoder-Netzwerk auf einem Cat- Datensatz trainiert, wobei der Rekonstruktionsfehler als Verlustfunktion verwendet wurde. Das Netzwerk ist vollständig trainiert und der Decoder kann gute Katzenbilder rekonstruieren . Was ist nun, wenn ich dasselbe Netzwerk verwende...
Ich möchte zwei Korpora (zwei verschiedene Textsammlungen) mithilfe der Themenmodellierung vergleichen. Ich habe das Modell separat für die beiden Sammlungen trainiert und ähnliche Themen anhand ihrer häufigen Wörter manuell abgeglichen. Ich habe mich gefragt, ob es eine systematische Möglichkeit...
Ich habe Wortbilder wie folgt: Nehmen wir an, es ist ein 256x64Bild. Mein Ziel ist es, den Text aus dem Bild zu extrahieren, 73791096754314441539wie es eine OCR im Grunde tut. Ich versuche ein Modell zu bauen, das Wörter aus Bildern erkennen kann. Wenn ich ein Wort sage, kann es eines der folgenden...
Ich habe mich gefragt, da CNNs jede bildbezogene Aufgabe dominiert haben. Wird der Viola-Jones-Gesichtsdetektor immer noch als Stand der Technik angesehen oder haben CNNs seine Leistung