Ich verwende Dynamic Time Warping, um eine "Abfrage" - und eine "Vorlagen" -Kurve abzugleichen, und habe bisher vernünftigen Erfolg, aber ich habe einige grundlegende Fragen: Ich bewerte eine "Übereinstimmung", indem ich bewerte, ob das DTW-Ergebnis unter einem von mir heuristisch ermittelten...
Ich möchte eine Quadratzählungsanalyse für mehrere Punktprozesse (oder einen markierten Punktprozess) durchführen, um dann einige Techniken zur Reduzierung der Dimensionalität anzuwenden. Die Marken sind nicht identisch verteilt, dh einige Marken erscheinen ziemlich oft und andere sind ziemlich...
Nach "Efficient Backprop" von LeCun et al. (1998) ist es empfehlenswert, alle Eingaben so zu normalisieren, dass sie um 0 zentriert sind und im Bereich der maximalen zweiten Ableitung liegen. So würden wir zum Beispiel [-0.5,0.5] für die "Tanh" -Funktion verwenden. Dies soll den Fortschritt der...
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...
Ich arbeite mit einem großen Satz von Beschleunigungsmesserdaten, die mit mehreren Sensoren erfasst wurden, die von vielen Probanden getragen werden. Leider scheint hier niemand die technischen Spezifikationen der Geräte zu kennen, und ich glaube nicht, dass sie jemals neu kalibriert wurden. Ich...
Ich bin mir bewusst, dass es gängige Praxis ist, die Merkmale für die Ridge- und Lasso-Regression zu standardisieren. Wäre es jedoch jemals praktischer, die Merkmale auf einer (0,1) -Skala als Alternative zur Z-Score-Standardisierung für diese Regressionsmethoden zu normalisieren?...
Ich verwende die logistische Regression, um y bei x1 und x2 vorherzusagen: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Wie soll die logistische Regression mit Fällen umgehen, in denen meine Variablen sehr unterschiedliche Maßstäbe haben? Erstellen Menschen jemals logistische...
Ich wollte ein Netzwerk mit Nichtlinearitäten trainieren, die unter dem Verschwinden leiden (oder dem explodierenden Gradientenproblem, obwohl es hauptsächlich verschwindet). Ich weiß, dass die (derzeitige) Standardmethode darin besteht, die Chargennormalisierung 1 [BN] 1 zu verwenden oder einfach...
Ich habe mich gefragt, ob hier jemand den Unterschied zwischen dem Normalisierungsmodus l1, l2 und max im Modul sklearn.preprocessing.normalize () erklären kann. Nachdem ich die Dokumentation gelesen hatte, konnte ich den Unterschied nicht
Bei dem häufig erwähnten Mammographie-Screening-Problem mit einer Screening-Wahrscheinlichkeit von 80%, einem Prior von 10% und einer falsch-positiven Rate von 50% oder seinen Varianten ist es leicht zu erklären, dass die bedingte hintere Wahrscheinlichkeit, dass ein positives Screening auf Krebs...
Ich versuche Silver & Dunlap (1987) zu replizieren . Ich vergleiche nur die Mittelungskorrelationen oder die Mittelung der z-Transformationskorrelationen und die Rücktransformation. Ich scheine die Asymmetrie in der Verzerrung, die sie finden, nicht zu replizieren (rücktransformierte zs sind...
Meine Daten bestehen aus mehreren kontinuierlichen Messungen und einigen Dummy-Variablen, die die Jahre darstellen, in denen die Messungen durchgeführt wurden. Jetzt möchte ich ein neuronales Netzwerk mit den Daten lernen. Daher normalisiere ich zScore alle Variablen, einschließlich der...
Triplett-basiertes Fernstudium zur Gesichtserkennung scheint sehr effektiv zu sein. Ich bin neugierig auf einen bestimmten Aspekt des Papiers. Um eine Einbettung für ein Gesicht zu finden, normalisieren die Autoren die verborgenen Einheiten mithilfe der L2-Normalisierung, wodurch die Darstellung...
Ich habe das Papier zur Chargennormalisierung (BN) (1) gelesen und es stand: Zu diesem Zweck verwenden wir nach dem Training des Netzwerks die Normalisierung Verwendung der Grundgesamtheit anstelle von mini -Batch, Statistiken.x^=x - E.[ x ]V.a r [ x ] + ϵ- -- -- -- -- -- -- -- -√x^=x-...
Angenommen, Sie haben zwei Datensätze D1 und D2. Beide werden von derselben zugrunde liegenden Verteilung X abgetastet. Ich möchte sie zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks verwenden. Die Features sind alle vorzeichenlose Ganzzahlen im Bereich [0; 2 ^ 64]. Aufgrund der Tatsache, dass die...
Ich versuche, die Papier- Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen zu implementieren . In Abschnitt 2 - Tiefenbilddarstellungen erwähnen die Autoren die folgende Technik zur Gewichtsnormalisierung: Wir haben das Netzwerk normalisiert, indem wir die Gewichte so skaliert haben,...