Metode dan prinsip membangun "sistem komputer yang secara otomatis meningkatkan dengan pengalaman."
Saya menggunakan Neural Networks untuk memecahkan berbagai masalah pembelajaran Mesin. Saya menggunakan Python dan pybrain tetapi pustaka ini hampir dihentikan. Apakah ada alternatif lain yang baik di
Mengacu pada catatan kursus Stanford tentang Jaringan Syaraf Konvolusional untuk Pengenalan Visual , sebuah paragraf mengatakan: "Sayangnya, unit ReLU bisa rapuh selama pelatihan dan bisa" mati ". Misalnya, gradien besar yang mengalir melalui neuron ReLU dapat menyebabkan bobot diperbarui...
Dalam MNIST For ML Beginners mereka mendefinisikan cross-entropy sebagai Hy′( y) : = - Âsayay′sayacatatan( ysaya)Hy′(y): =-∑sayaysaya′catatan(ysaya)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) ysayaysayay_i adalah nilai probabilitas yang diprediksi untuk kelas dan adalah probabilitas sebenarnya...
Saya baru mulai mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin untuk tujuan akademik. Saat ini saya menggunakan R dan melatih diri saya di dalamnya. Namun, di banyak tempat, saya telah melihat orang menggunakan Python . Apa yang digunakan orang di dunia akademis dan industri, dan apa
Saat ini saya sedang mengerjakan implementasi Stochastic Gradient Descent,, SGDuntuk jaring saraf menggunakan back-propagation, dan sementara saya mengerti tujuannya, saya punya beberapa pertanyaan tentang bagaimana memilih nilai untuk tingkat pembelajaran. Apakah tingkat pembelajaran terkait...
Ketika menulis makalah / membuat presentasi tentang topik yang membahas tentang jaringan saraf, orang biasanya memvisualisasikan arsitektur jaringan. Apa cara yang baik / sederhana untuk memvisualisasikan arsitektur umum secara
Saya telah membangun model saya. Sekarang saya ingin menggambar diagram arsitektur jaringan untuk makalah penelitian saya. Contoh ditunjukkan di bawah
Saya baru memulai dengan beberapa pembelajaran mesin, dan sampai sekarang saya telah berurusan dengan regresi linier atas satu variabel. Saya telah belajar bahwa ada hipotesis, yaitu: hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Untuk mengetahui nilai yang baik untuk parameter dan kami...
Apa perbedaan, jika ada, antara "ilmuwan data" dan "insinyur pembelajaran mesin"? Selama setahun terakhir atau lebih "insinyur pembelajaran mesin" telah mulai muncul banyak dalam posting pekerjaan. Ini terutama terlihat di San Francisco, yang bisa dibilang dari mana istilah "ilmuwan data"...
Dapatkah seseorang secara praktis menjelaskan alasan di balik ketidakmurnian Gini vs Informasi (berdasarkan Entropy)? Metrik mana yang lebih baik untuk digunakan dalam skenario yang berbeda saat menggunakan pohon
Saya melakukan beberapa masalah pada aplikasi pohon keputusan / hutan acak. Saya mencoba menyesuaikan masalah yang memiliki angka dan juga string (seperti nama negara) sebagai fitur. Sekarang perpustakaan, scikit-learn hanya mengambil angka sebagai parameter, tapi saya ingin menyuntikkan string dan...
Saya mulai melihat ke area di bawah kurva (AUC) dan saya sedikit bingung tentang kegunaannya. Ketika pertama kali menjelaskan kepada saya, AUC tampaknya menjadi ukuran kinerja yang hebat tetapi dalam penelitian saya, saya telah menemukan bahwa beberapa mengklaim keunggulannya sebagian besar...
Latar Belakang Masalah: Saya sedang mengerjakan proyek yang melibatkan file log mirip dengan yang ditemukan di ruang pemantauan TI (untuk pemahaman terbaik saya tentang ruang TI). File log ini adalah data deret waktu, disusun dalam ratusan / ribuan baris berbagai parameter. Setiap parameter...
Bagaimana saya bisa membagi secara acak sebuah matriks data dan vektor label yang sesuai menjadi X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val dengan Sklearn? Sejauh yang saya tahu, sklearn.cross_validation.train_test_splithanya mampu membelah menjadi dua, bukan dalam tiga
Saya sudah memikirkan Recurrent Neural Networks (RNN) dan varietas mereka dan Convolutional Neural Networks (CNN) dan varietas mereka. Apakah kedua poin ini adil untuk dikatakan: Gunakan CNN untuk memecah komponen (seperti gambar) menjadi subkomponen (seperti objek dalam gambar, seperti garis...
Apa pendekatan yang tepat dan algoritma pengelompokan untuk pengelompokan geolokasi? Saya menggunakan kode berikut untuk mengelompokkan koordinat geolokasi: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long],...
Logika sering menyatakan bahwa dengan overfitting suatu model, kapasitasnya untuk menggeneralisasi terbatas, meskipun ini hanya berarti bahwa overfitting menghentikan suatu model dari peningkatan setelah kompleksitas tertentu. Apakah overfitting menyebabkan model menjadi lebih buruk terlepas dari...
Saya menggunakan TensorFlow untuk eksperimen terutama dengan jaringan saraf. Meskipun saya telah melakukan beberapa percobaan (XOR-Problem, MNIST, beberapa hal Regresi, ...) sekarang, saya berjuang dengan memilih fungsi biaya "yang benar" untuk masalah tertentu karena secara keseluruhan saya dapat...
Tugas 'pembelajaran mesin' saya adalah memisahkan lalu lintas Internet jinak dari lalu lintas jahat. Dalam skenario dunia nyata, sebagian besar (katakanlah 90% atau lebih) dari lalu lintas Internet tidak berbahaya. Jadi saya merasa bahwa saya harus memilih pengaturan data yang serupa untuk melatih...
Jaringan saraf mendapatkan hasil teratas dalam tugas-tugas Penglihatan Komputer (lihat MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Mereka tampaknya mengungguli setiap pendekatan lain dalam Computer Vision. Tetapi ada juga tugas-tugas lain: Tantangan Kegiatan Molekululer Kaggle Regresi: Prediksi...