Méthodes et principes de construction de «systèmes informatiques qui s'améliorent automatiquement avec l'expérience».
J'utilise des réseaux de neurones pour résoudre différents problèmes d'apprentissage machine. J'utilise Python et Pybrain mais cette bibliothèque est presque abandonnée. Existe-t-il d'autres bonnes alternatives en
En référence aux notes de cours de Stanford sur les réseaux de neurones convolutionnels pour la reconnaissance visuelle , un paragraphe dit: "Malheureusement, les unités ReLU peuvent être fragiles pendant l'entraînement et peuvent" mourir ". Par exemple, un gradient important traversant un neurone...
Dans le MNIST For ML Beginners, ils définissent l’entropie croisée comme Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyiyiy_i est la valeur de probabilité prédite pour la classe et est la probabilité vraie pour cette classe.iiiy′iyi′y_i' question 1...
Je commence tout juste à développer une application d' apprentissage automatique à des fins académiques. J'utilise actuellement R et m'entraîne moi-même. Cependant, dans de nombreux endroits, j'ai vu des personnes utiliser Python . Qu'est-ce que les gens utilisent dans les universités et...
Je travaille actuellement sur la mise en œuvre de la descente de gradient stochastique SGD, pour les réseaux neuronaux utilisant la rétrodiffusion, et bien que je comprenne son objectif, j'ai quelques questions sur la manière de choisir des valeurs pour le taux d'apprentissage. Le taux...
Lors de la rédaction d'un article / d'une présentation sur un sujet concernant les réseaux de neurones, on visualise généralement l'architecture du réseau. Quels sont les moyens bons / simples de visualiser automatiquement les architectures
J'ai construit mon modèle. Maintenant, je veux dessiner le diagramme d’architecture réseau pour mon travail de recherche. Exemple est montré ci-dessous:
Je commence tout juste avec un apprentissage en machine et, jusqu'à présent, je m'occupais de la régression linéaire sur une variable. J'ai appris qu'il y a une hypothèse qui est: hθ( x ) = θ0+ θ1Xhθ(X)=θ0+θ1Xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Pour trouver de bonnes valeurs pour les paramètres et nous...
Quelles sont les différences, le cas échéant, entre un "informaticien" et un "ingénieur en apprentissage automatique"? Au cours des dernières années, les "ingénieurs en apprentissage machine" ont commencé à apparaître fréquemment dans les offres d'emploi. Cela est particulièrement visible à San...
Est-ce que quelqu'un peut pratiquement expliquer la raison derrière l' impureté de Gini par rapport au gain d'information (basé sur Entropie)? Quelle métrique est préférable d'utiliser dans différents scénarios lors de l'utilisation d'arbres de
Je fais quelques problèmes sur une application d'arbre de décision / forêt aléatoire. J'essaie d'adapter un problème comportant à la fois des chiffres et des chaînes (telles que le nom du pays). Maintenant, dans la bibliothèque, scikit-learn prend uniquement des nombres en tant que paramètres, mais...
Je commençais à regarder dans l'aire sous la courbe (AUC) et je suis un peu confus quant à son utilité. Lorsqu’on m’expliqua pour la première fois, les AUC semblaient être un excellent moyen de mesurer les performances, mais dans le cadre de mes recherches, certains ont affirmé que son avantage...
Problème: Je travaille sur un projet qui implique des fichiers journaux similaires à ceux trouvés dans l'espace de surveillance informatique (à ma meilleure compréhension de l'espace informatique). Ces fichiers journaux sont des données chronologiques organisées en centaines / milliers de lignes de...
Comment pourrais-je scinder au hasard une matrice de données et le vecteur d'étiquette correspondant en un X_train, X_test, X_val, y_train, y_test, y_val avec Sklearn? Autant que je sache, sklearn.cross_validation.train_test_splitn'est capable que de se scinder en deux, pas en trois...
J'ai pensé aux réseaux de neurones récurrents (RNN) et leurs variétés et aux réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et leurs variétés. Ces deux points seraient-ils justes de dire: Utilisez les CNN pour décomposer un composant (tel qu'une image) en sous-composants (tel qu'un objet dans une image,...
Quelle est la bonne approche et le bon algorithme de clustering pour le clustering de géolocalisation? J'utilise le code suivant pour regrouper les coordonnées de géolocalisation: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([...
La logique dit souvent qu'en surajustant un modèle, sa capacité à généraliser est limitée, bien que cela puisse simplement signifier que l'ajustement excessif empêche un modèle de s'améliorer après une certaine complexité. La suradaptation provoque-t-elle une détérioration des modèles, quelle que...
J'utilise TensorFlow pour des expériences principalement avec des réseaux de neurones. Bien que j'aie fait pas mal d'expériences (XOR-Problem, MNIST, des trucs de régression, ...) maintenant, je ne parviens pas à choisir la fonction de coût "correcte" pour des problèmes spécifiques car, dans...
Ma tâche d'apprentissage automatique consiste à séparer le trafic Internet bénin du trafic malveillant. Dans le scénario réel, la majorité (par exemple 90% ou plus) du trafic Internet est bénigne. Ainsi, j’ai pensé que je devrais également choisir une configuration de données similaire pour la...
Les réseaux de neurones obtiennent les meilleurs résultats dans les tâches de vision par ordinateur (voir MNIST , ILSVRC , Kaggle Galaxy Challenge ). Ils semblent surperformer toutes les autres approches de Computer Vision. Mais il y a aussi d'autres tâches: Kaggle Défi Activité Moléculaire...