Je sais qu'il y a une question similaire sur stats.SE, mais je n'en ai pas trouvé qui réponde à ma demande; s'il vous plaît, avant de marquer la question en double, envoyez-moi un ping dans le commentaire. Je gère un réseau de neurones basé sur la neuralnetprévision des séries temporelles de...
Je recherche des recommandations sur la meilleure façon de résoudre mon problème actuel d'apprentissage automatique Le contour du problème et ce que j'ai fait est le suivant: J'ai plus de 900 essais de données EEG, où chaque essai dure 1 seconde. La vérité fondamentale est connue pour chacun et...
Je travaille avec l'ensemble de données MovieLens10M, prédisant les évaluations des utilisateurs. Si je veux évaluer équitablement mon algorithme, comment dois-je répartir mes données de formation contre mes tests? Par défaut, je pense que les données sont divisées en ensembles de test train v. Où...
En tant que nouveau venu dans le domaine, je trouve nombre des articles du NIPS 2014 fascinants, mais il m'est difficile d'évaluer ceux qui représentent un réel progrès par rapport aux approches actuelles. Selon vous, quels articles sont les plus importants et sont susceptibles d'avoir un impact...
Dans le clustering spectral, il est courant de résoudre le problème des vecteurs propres L v = λ vLv=λvL v = \lambda v où est le graphe laplacien, est le vecteur propre lié à la valeur propre .LLLvvvλλ\lambda Ma question: pourquoi s'embêter à prendre le graphe laplacien? Ne pourrais-je pas...
Existe-t-il un algorithme d'apprentissage automatique qui mappe une entrée unique à une liste de sortie de longueur variable? Si oui, existe-t-il des implémentations de l'algorithme pour un usage public? Sinon, que recommandez-vous comme solution de contournement? Dans mon cas, l'entrée est un seul...
Je lis des techniques de calcul de réservoir comme Echo State Networks et Liquid State Machines . Les deux méthodes impliquent de fournir des entrées à une population de neurones de dopage connectés de manière aléatoire (ou non), et un algorithme de lecture relativement simple qui produit la sortie...
Je travaille sur un projet dans R où j'ai environ 1200 e-mails d'une entreprise, dont la plupart sont étiquetés classe11_{1} ou classe22_{2}, qui sont les types de demandes. Environ 1000 e-mails sont étiquetés classe11_{1}et 200 sont étiquetés classe22_{2}Mon objectif est d'utiliser l'apprentissage...
J'ai un grand ensemble de points (ordre de 10k points) formés par des pistes de particules (mouvement dans le plan xy dans le temps filmé par une caméra, donc 3d - 256x256px et environ 3k images dans mon jeu d'exemples) et le bruit. Ces particules se déplacent sur des lignes approximativement...
J'ai beaucoup de mal à comprendre cela. Cela signifie-t-il que vous ne devriez pas utiliser la fonction de coût très
Je lis cet article "Apprentissage de séquence en séquence avec les réseaux de neurones" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Sous "2. Le modèle", il est écrit: Le LSTM calcule cette probabilité conditionnelle en obtenant d'abord la représentation...
en prenant un cours en ligne sur l'apprentissage automatique par Andrew Ng sur coursera, je suis tombé sur un sujet appelé surapprentissage . Je sais que cela peut se produire lorsque la descente de gradient est utilisée dans une régression linéaire ou logistique, mais peut-elle se produire lorsque...
Quelles mesures peuvent être utilisées pour évaluer les modèles de clustering de texte? J'ai utilisé tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Comment décider quel modèle est le...
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 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....