Dans python sklearn, il existe plusieurs algorithmes (par exemple la régression, la forêt aléatoire ... etc.) qui ont le paramètre class_weight pour gérer les données non équilibrées. Cependant, je ne trouve pas un tel paramètre pour les algorithmes MLLib. Existe-t-il un plan d'implémentation de...
Je suis un étudiant en apprentissage automatique et ces jours-ci, j'essayais d'apprendre à utiliser la bibliothèque TensorFlow. J'ai parcouru divers tutoriels et essais et erreurs avec tensorflow, et je pensais que la meilleure façon de l'apprendre pour de vrai serait de l'utiliser dans un petit...
J'ai récemment appris comment un réseau neuronal vanille fonctionnerait, avec un nombre donné d'entrées, des nœuds cachés et le même nombre de sorties que les entrées. J'ai regardé divers articles liés au réseau neuronal récurrent, et je comprends le concept derrière, mais je n'arrive pas à...
Je suis diplômé du B.Sc. L'un de mes cours était «Introduction à l'apprentissage automatique», et j'ai toujours voulu faire un projet personnel dans ce sujet. J'ai récemment entendu parler de différentes formations à l'IA pour jouer à des jeux tels que Mario, Go, etc. Quelles connaissances dois-je...
J'ai trouvé des packages utilisés pour calculer le "gain d'informations" pour sélectionner les principaux attributs dans l'arbre de décision C4.5 et j'ai essayé de les utiliser pour calculer le "gain d'informations". Mais les résultats du calcul de chaque paquet sont différents comme le code...
Je suis à la recherche d'une bonne explication du fonctionnement des circonvolutions dans l'apprentissage profond lorsqu'elles sont appliquées à des images multicanaux. Par exemple, disons que j'ai une image de 100 x 100 pixels avec trois canaux, RVB. Le tenseur d'entrée aurait alors des dimensions...
Je travaille sur un ensemble de données à étiquetage binaire très déséquilibré, où le nombre de véritables étiquettes est à seulement 7% de l'ensemble de données. Mais une combinaison de fonctionnalités pourrait produire un nombre supérieur à la moyenne de celles d'un sous-ensemble. Par exemple,...
Comment utiliser Naive Bayes pour la classification de texte multi-étiquettes dans R. J'ai essayé d'utiliser naiveBayes () de la bibliothèque e1071 mais il semble que pendant la formation, il n'accepte pas la variable de classe multi-étiquettes. J'ai créé TermDocumentMatrix en utilisant le corpus...
J'utilise le package Kerasdans R pour faire un réseau de neurones. Comment puis-je extraire la sortie d'une couche cachée? J'ai trouvé un exemple en python, mais c'est juste que je n'ai aucune idée de comment faire ça en
J'ai les données suivantes pour un petit projet parallèle. Cela vient d'un accéléromètre posé sur une laveuse / sécheuse et j'aimerais qu'il me dise quand la machine est terminée. x est les données d'entrée (mouvement x / y / z comme une valeur), y est l'étiquette activée / désactivée Parce que les...
J'ai un réseau neuronal simple (NN) pour la classification MNIST. Il comprend 2 couches cachées, chacune avec 500 neurones. Les dimensions du NN sont donc: 784-500-500-10. ReLU est utilisé dans tous les neurones, softmax est utilisé en sortie et l'entropie croisée est la fonction de perte. Ce qui...
Je sais que Polynomial Logistic Regressionpeut facilement apprendre des données typiques comme l'image suivante: Je me demandais si les deux données suivantes peuvent également être apprises en utilisant ou non. Polynomial Logistic Regression Je suppose que je dois ajouter plus d'explications....
J'ai formé un réseau convolutionnel pour classer les images d'un composant mécanique comme bonnes ou défectueuses. Bien que la précision du test soit élevée, j'ai réalisé que le modèle fonctionnait mal sur des images qui avaient un éclairage légèrement différent. Les fonctionnalités que j'essaie de...
J'ai un grand ensemble de données et une similitude cosinus entre eux. Je voudrais les regrouper en utilisant la similitude cosinus qui assemble des objets similaires sans avoir à spécifier au préalable le nombre de clusters que j'attends. J'ai lu la documentation sklearn de DBSCAN et Affinity...
Quelle est la meilleure fonction de coût pour former un réseau de neurones à effectuer une régression ordinale , c'est- à- dire pour prédire un résultat dont la valeur existe sur une échelle arbitraire où seul l'ordre relatif entre différentes valeurs est significatif (par exemple: pour prédire...
Supposons que vous ayez un fichier vidéo dont l'ordre des pixels a été mélangé une fois. Autrement dit, un ordre aléatoire a été défini une fois et appliqué à toutes les trames. Existe-t-il une approche connue pour récupérer l'ordre initial des pixels? J'ai quelques idées pour récupérer la...
Dans l'article Batch Normalisation: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift ( ici ) Avant d'expliquer le processus de normalisation par lots, l'article essaie d'expliquer les problèmes liés à (je ne comprends pas quel est le problème exact abordé ici) . extrait de...
Je voudrais connaître la différence en termes d'applications (par exemple, laquelle est la détection de fraude par carte de crédit?) Et en termes de techniques utilisées. Des articles types définissant la tâche seraient les
Comment la couche d'intégration est-elle formée dans la couche d'intégration Keras? (par exemple, utiliser le backend tensorflow, ce qui signifie qu'il est similaire à word2vec, glove ou fasttext) Supposons que nous n'utilisions pas une intégration
J'ai construit des modèles pour un projet, mais je ne peux pas me concentrer sur les mathématiques des algorithmes Adagrad et Adadelta. Je comprends le fonctionnement de la descente en gradient de vanille et j'ai écrit du code pour le faire fonctionner avec succès. Je serais reconnaissant si...