Ich bin etwas verwirrt über den Unterschied zwischen den Begriffen "Maschinelles Lernen" und "Deep Learning". Ich habe es gegoogelt und viele Artikel gelesen, aber es ist mir immer noch nicht sehr klar. Eine bekannte Definition von maschinellem Lernen von Tom Mitchell ist: Ein Computerprogramm soll...
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Ich nehme gerade ein Papier über Big Data, in dem wir R stark für die Datenanalyse verwenden. Ich habe aus Spielgründen zufällig eine GTX1070 in meinem PC. Daher dachte ich, es wäre wirklich cool, wenn ich das nutzen könnte, um einen Teil der Verarbeitung für einige der Dinge zu beschleunigen, die...
Ich habe eine Weile an maschinellem Lernen und Bioinformatik gearbeitet und heute ein Gespräch mit einem Kollegen über die wichtigsten allgemeinen Fragen des Data Mining geführt. Mein Kollege (der Experte für maschinelles Lernen ist) sagte, dass seiner Meinung nach der wohl wichtigste praktische...
Ich versuche, den Policy-Gradient- Ansatz zur Lösung des Cartpole- Problems zu verstehen . Bei diesem Ansatz drücken wir den Gradienten des Verlusts für jeden Parameter unserer Richtlinie als Erwartung der Summe der Gradienten unseres Richtliniengradienten für alle Aktionen in einer Sequenz aus,...
Ich konvertiere für jedes Dokument einen Korpus von Textdokumenten in Wortvektoren. Ich habe dies mit einem TfidfVectorizer und einem HashingVectorizer versucht Ich verstehe, dass a HashingVectorizerdie IDFPunktzahlen nicht wie a TfidfVectorizerberücksichtigt. Der Grund, warum ich immer noch mit a...
Diese beiden Faltungsoperationen sind derzeit im Deep Learning sehr verbreitet. Ich habe in diesem Artikel über die erweiterte Faltungsschicht gelesen: WAVENET: EIN GENERATIVES MODELL FÜR ROHES AUDIO und Entfaltung ist in diesem Artikel: Vollständig Faltungsnetzwerke für die semantische...
Ich betreibe ein tief lernendes neuronales Netzwerk, das von einer GPU trainiert wurde. Ich möchte dies jetzt auf mehreren Hosts bereitstellen, um darauf schließen zu können. Die Frage ist, unter welchen Bedingungen ich entscheiden soll, ob ich GPUs oder CPUs als Inferenz verwenden soll. Weitere...
Ich versuche, ein einzelnes Perzeptron (1000 Eingabeeinheiten, 1 Ausgabe, keine versteckten Ebenen) auf 64 zufällig generierten Datenpunkten zu trainieren. Ich verwende Pytorch mit dem Adam-Optimierer: import torch from torch.autograd import Variable torch.manual_seed(545345) N, D_in, D_out = 64,...
Ich habe oft einen Datensatz analysiert, für den ich keine Klassifizierung vornehmen konnte. Um zu sehen, ob ich einen Klassifikator bekommen kann, habe ich normalerweise die folgenden Schritte ausgeführt: Generieren Sie Box-Plots der Beschriftung anhand numerischer Werte. Reduzieren Sie die...
Ich habe zwei DataFrames (Action, Comedy). Aktion enthält zwei Spalten (Jahr, Bewertung) Bewertungsspalten enthalten durchschnittliche Bewertung in Bezug auf das Jahr. Comedy Dataframe enthält dieselben zwei Spalten mit unterschiedlichen Mittelwerten. Ich füge beide Datenrahmen in einem total_year...
Ich bin sehr neu in Deep Learning und ich bin besonders daran interessiert zu wissen, was LSTM und BiLSTM sind und wann ich sie verwenden soll (Hauptanwendungsbereiche). Warum sind LSTM und BILSTM beliebter als RNN? Können wir diese Deep-Learning-Architekturen bei unbeaufsichtigten Problemen...
Eingabedaten: -> Merkmale des T-Shirts (Farbe, Logo usw.)XXX -> GewinnspanneYYY Ich habe einen zufälligen Wald auf den obigen und Y trainiert und eine angemessene Genauigkeit bei den Testdaten erreicht. Also habe ichXXXYYY .P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) Nun möchte ich dh die
Ich arbeite mit einem Datensatz mit einer großen Anzahl von kategorialen Merkmalen (> 80%), die eine kontinuierliche Zielvariable (dh Regression) vorhersagen. Ich habe ziemlich viel darüber gelesen, wie man mit kategorialen Merkmalen umgeht. Und erfuhr , dass One-Hot - Codierung ich in...
Ich habe gerade den maschinellen Lernkurs für R auf kognitiver Klasse abgeschlossen und begonnen, mit zufälligen Wäldern zu experimentieren. Ich habe ein Modell mithilfe der Bibliothek "randomForest" in R erstellt. Das Modell wird in zwei Klassen unterteilt: gut und schlecht. Ich weiß, dass ein...
Ich arbeite mit Python, Scikit-Learn und Keras. Ich habe 3000 Tausend Bilder von Frontuhren wie die folgenden: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Ich möchte ein Programm schreiben, das als Eingabe ein Foto einer echten Uhr empfängt, das möglicherweise unter weniger idealen Bedingungen als die obigen...
Wie würden Sie ein Pre-Training optimieren , um es auf ein separates Problem anzuwenden? Würden Sie dem vorab trainierten Modell einfach weitere Ebenen hinzufügen und es an Ihrem Datensatz testen? neural network Wenn die Aufgabe beispielsweise darin bestand, ein CNN zum Klassifizieren von...
Nachdem ich mein Vorhersagemodell mit Random Forest entwickelt habe, erhalte ich die folgenden Metriken: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Dies ist das Ergebnis dieses Codes: training_features, test_features,...
Wenn Sie das word2vec-Modell trainieren (z. B. mit gensim), geben Sie eine Liste mit Wörtern / Sätzen an. Es scheint jedoch keine Möglichkeit zu geben, Gewichte für die Wörter anzugeben, die beispielsweise mit TF-IDF berechnet wurden. Ist es üblich, die Wortvektor-Einbettungen mit dem zugehörigen...
Ich habe gerade dieses neuronale LSTM-Netzwerk mit Keras aufgebaut import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import...