Es gibt wiederkehrende neuronale Netze und rekursive neuronale Netze. Beide werden normalerweise mit dem gleichen Akronym bezeichnet: RNN. Laut Wikipedia sind Recurrent NN in der Tat Recursive NN, aber ich verstehe die Erklärung nicht wirklich. Außerdem scheine ich nicht zu finden, was (mit...
Dies ist im Allgemeinen eine Frage, die sich nicht auf eine Methode oder einen Datensatz bezieht. Wie gehen wir mit einem Klassenungleichgewichtsproblem beim überwachten maschinellen Lernen um, bei dem die Zahl 0 etwa 90% und die Zahl 1 etwa 10% in Ihrem Datensatz beträgt. Wie trainieren wir den...
Von StatSoft, Inc. (2013), Electronic Statistics Textbook , "Naive Bayes Classifier" : Betrachten Sie das in der obigen Abbildung gezeigte Beispiel, um das Konzept der Naive Bayes-Klassifizierung zu veranschaulichen. Wie angegeben, können die Objekte als GRÜN oder ROT klassifiziert werden. Meine...
In der ersten Jahreshälfte 2015 habe ich den Coursera-Kurs für maschinelles Lernen (von Andrew Ng, GREAT-Kurs) absolviert. Und lernte die Grundlagen des maschinellen Lernens (lineare Regression, logistische Regression, SVM, Neuronale Netze ...) Außerdem bin ich seit 10 Jahren Entwickler, sodass...
Kann jemand erklären, warum wir eine große Anzahl Bäume in zufälligen Wäldern benötigen, wenn die Anzahl der Prädiktoren groß ist? Wie können wir die optimale Anzahl von Bäumen
Gradient Descent hat das Problem, in Local Minima hängen zu bleiben. Wir müssen Exponentialzeiten des Gradientenabfalls ausführen, um globale Minima zu finden. Kann mir jemand Alternativen zum Gradientenabstieg, wie sie beim Lernen neuronaler Netze angewendet werden, zusammen mit ihren Vor- und...
In den letzten Jahren sind Convolutional Neural Networks (CNNs) zum Stand der Technik für die Objekterkennung in der Computersicht geworden. Typischerweise besteht ein CNN aus mehreren Faltungsschichten, gefolgt von zwei vollständig verbundenen Schichten. Eine Intuition dahinter ist, dass die...
In einem kürzlich veröffentlichten Blog-Beitrag von Rong Ge hieß es: Es wird angenommen, dass für viele Probleme, einschließlich des Lernens tiefer Netze, fast alle lokalen Minima einen sehr ähnlichen Funktionswert aufweisen wie das globale Optimum, und daher ist es gut genug, ein lokales Minimum...
Gibt es Richtlinien für die Auswahl eines linearen Kernels im Vergleich zu einem nichtlinearen Kernel wie RBF, wenn Sie Support Vector Machine verwenden? Ich habe einmal gehört, dass ein nichtlinearer Kernel bei einer großen Anzahl von Features in der Regel keine gute Leistung erbringt. Gibt es...
Diese Frage beschäftigt mich seit über einem Monat. In der Ausgabe der Amstat News vom Februar 2015 ist ein Artikel von Berkeley-Professor Mark van der Laan zu lesen, in dem die Leute wegen der Verwendung ungenauer Modelle beschimpft werden. Er stellt fest, dass Statistik durch die Verwendung von...
Al Rahimi hat kürzlich in NIPS 2017 einen sehr provokanten Vortrag gehalten, in dem er das aktuelle maschinelle Lernen mit Alchemie vergleicht. Eine seiner Behauptungen ist, dass wir zu theoretischen Entwicklungen zurückkehren müssen, um einfache Theoreme zu haben, die grundlegende Ergebnisse...
Ich habe ein einfaches MLP in TensorFlow geschrieben, das ein XOR-Gate modelliert . So für: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] es sollte folgendes erzeugen: output_data = [[0.], [1.], [1.], [0.]] Das Netzwerk hat eine Eingangsschicht, eine versteckte Schicht und eine...
In der traditionellen Statistik wird beim Erstellen eines Modells die Multikollinearität mithilfe von Methoden wie Schätzungen des Varianzinflationsfaktors (VIF) überprüft. Beim maschinellen Lernen wird jedoch stattdessen die Regularisierung für die Featureauswahl verwendet, und es scheint nicht zu...
Ich versuche den Faltungsteil von neuronalen Faltungsnetzen zu verstehen. Betrachten Sie die folgende Abbildung: Ich habe keine Probleme, die erste Faltungsschicht zu verstehen, in der wir 4 verschiedene Kernel (mit der Größe ) haben, die wir mit dem Eingabebild falten, um 4 Merkmalskarten zu...
Ich habe einen SHA256-Hash mit 64 Zeichen. Ich hoffe, ein Modell zu trainieren, das vorhersagen kann, ob der zur Generierung des Hashs verwendete Klartext mit einer 1 beginnt oder nicht. Unabhängig davon, ob dies "Möglich" ist, welcher Algorithmus ist der beste Ansatz? Meine ersten Gedanken:...
Ich unterrichte mich selbst über das Lernen der Bestärkung und versuche, das Konzept der ermäßigten Belohnung zu verstehen. Die Belohnung ist also notwendig, um dem System mitzuteilen, welche State-Action-Paare gut und welche schlecht sind. Aber was ich nicht verstehe, ist, warum die vergünstigte...
Mein Verständnis des Unterschieds zwischen maschinellem Lernen / anderen statistischen Vorhersagetechniken und der Art von Statistiken, die von Sozialwissenschaftlern (z. B. Wirtschaftswissenschaftlern) verwendet werden, besteht darin, dass die Wirtschaftswissenschaftler sehr daran interessiert zu...
Kann jemand erklären, was maxout-Einheiten in einem neuronalen Netzwerk tun? Wie arbeiten sie und wie unterscheiden sie sich von herkömmlichen Einheiten? Ich habe versucht, das 2013 erschienene "Maxout Network" -Papier von Goodfellow et al. Zu lesen . (aus der Gruppe von Professor Yoshua Bengio),...
Angenommen, ich möchte einen Klassifikator lernen, der vorhersagt, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt. Angenommen, nur 1% der E-Mails sind Spam. Am einfachsten ist es, den einfachen Klassifikator zu erlernen, der besagt, dass es sich bei keiner der E-Mails um Spam handelt. Dieser...
Lernen Pandas, Statsmodels und Scikit unterschiedliche Implementierungen von maschinellem Lernen / statistischen Operationen oder ergänzen sich diese? Welche davon bietet die umfassendste Funktionalität? Welches wird aktiv entwickelt und / oder unterstützt? Ich muss eine logistische Regression...