Je suis nouveau sur TensorFlow et j'ai besoin de comprendre les capacités et les défauts de TensorFlow avant de pouvoir l'utiliser. Je sais qu'il s'agit d'un cadre d'apprentissage en profondeur, mais en dehors de celui que d'autres algorithmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser avec le...
Je suis très nouveau dans le Deep Learning et je suis particulièrement intéressé à savoir ce que sont LSTM et BiLSTM et quand les utiliser (principaux domaines d'application). Pourquoi LSTM et BILSTM sont-ils plus populaires que RNN? Pouvons-nous utiliser ces architectures d'apprentissage en...
Ces deux opérations de convolution sont très courantes dans le deep learning en ce moment. J'ai lu sur la couche convolutionnelle dilatée dans cet article: WAVENET: UN MODÈLE GÉNÉRATIF POUR L'AUDIO BRUT et la déconvolution est dans cet article: Réseaux entièrement convolutifs pour la segmentation...
Je crée un réseau neuronal simple en utilisant tensorflow, avec les données que j'ai collectées moi-même, cependant, il ne coopère pas: PI a rencontré une erreur que je ne peux pas résoudre ou trouver le correctif et j'aimerais votre aide. L'errormessage: TypeError: l'argument Fetch 2861.6152 sur...
La question suivante affichée dans l'image a été posée récemment lors d'un des examens. Je ne sais pas si j'ai bien compris le principe du rasoir d'Occam ou non. Selon les distributions et les limites de décision données dans la question et après le rasoir d'Occam, la limite de décision B dans les...
Je voudrais exécuter un modèle d'apprentissage automatique comme la forêt aléatoire, le renforcement du gradient ou SVM sur mon jeu de données. Il y a plus de 200 variables prédictives dans mon jeu de données et mes classes cibles sont une variable binaire. Dois-je exécuter la sélection des...
Je suis un peu confus par la différence entre les termes "Machine Learning" et "Deep Learning". Je l'ai googlé et lu de nombreux articles, mais ce n'est toujours pas très clair pour moi. Une définition connue du Machine Learning par Tom Mitchell est: Un programme informatique est dit apprendre de...
J'ai construit un réseau neuronal artificiel en python en utilisant la fonction d'optimisation scipy.optimize.minimize (gradient conjugué). J'ai implémenté la vérification du gradient, j'ai tout vérifié, etc., et je suis presque certain que cela fonctionne correctement. Je l'ai exécuté plusieurs...
Je travaille sur un système de détection de fraude. Dans ce domaine, de nouvelles fraudes apparaissent régulièrement, de sorte que de nouvelles fonctionnalités doivent être ajoutées au modèle de manière continue. Je me demande quelle est la meilleure façon de gérer cela (du point de vue du...
Avertissement: je suis un débutant complet en matière d'apprentissage automatique, mais désireux d'apprendre. J'ai un grand ensemble de données et j'essaie de trouver un modèle. Il peut / peut ne pas y avoir de corrélation entre les données, soit avec des variables connues, soit avec des variables...
Je recherche des packages (en python, R ou un package autonome) pour effectuer un apprentissage en ligne afin de prédire les données de stock. J'ai trouvé et lu sur Vowpal Wabbit ( https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki ), ce qui semble être très prometteur mais je me demande s'il y a...
Je suis nouveau sur ML et TensorFlow (j'ai commencé il y a quelques heures) et j'essaie de l'utiliser pour prédire les prochains points de données d'une série chronologique. Je prends ma contribution et je fais cela avec: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 |...
J'ai déjà une implémentation fonctionnelle pour un seul agent travaillant sur un problème de tarification dynamique dans le but de maximiser les revenus. Le problème avec lequel je travaille, cependant, implique plusieurs produits différents qui se remplacent les uns les autres, donc leur...
Je comprends comment un modèle de Markov caché est utilisé dans les séquences génomiques, comme la recherche d'un gène. Mais je ne comprends pas comment trouver un modèle Markov particulier. Je veux dire, combien d'États le modèle devrait-il avoir? Combien de transitions possibles? Le modèle...
Il est très courant dans les recommandations que nous ayons des données de produit utilisateur qui ont une étiquette comme par exemple un "clic". Pour apprendre le modèle, j'ai besoin de données de clic et de non-clic. L'approche la plus simple à générer consiste à prendre des paires...
Disons que nous prédisons les ventes d'une boutique et que mes données de formation ont deux ensembles de fonctionnalités: Un sur les ventes du magasin avec les dates (le champ "Store" n'est pas unique) Un sur les types de magasins (le champ "Store" est unique ici) La matrice ressemblerait donc à...
On m'a confié cette tâche pour analyser les journaux du serveur de notre application qui contient les journaux d'exceptions, les journaux des événements, les journaux de base de données, etc. Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique, nous utilisons Spark avec recherche élastique et Sparks...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et j'ai du mal à décider...
Je me demande comment interpréter une architecture récurrente dans un contexte EEG. Plus précisément, je pense à cela comme un CNN récurrent (par opposition aux architectures comme LSTM), mais peut-être que cela s'applique également à d'autres types de réseaux récurrents Quand je lis sur les R-CNN,...
J'aimerais pouvoir estimer si un modèle proposé est suffisamment petit pour être formé sur un GPU avec une quantité de mémoire donnée Si j'ai une architecture CNN simple comme celle-ci: Input: 50x50x3 C1: 32 noyaux 3x3, avec rembourrage (je suppose qu'ils sont en réalité 3x3x3 étant donné la...