«machine-learning» 태그된 질문

[1]에서와 같이 t-SNE는 특정 조건이 충족 될 때까지 KL (Kullback-Leibler) 발산을 점진적으로 줄임으로써 작동합니다. t-SNE의 제작자는 KL 분기를 시각화의 성능 기준으로 사용하도록 제안합니다. Kullback-Leibler가 t-SNE가보고 한 차이점을 비교할 수 있습니다. t-SNE를 10 번 실행하고 KL 발산이 가장 낮은 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다 [2] t-SNE의 두 가지 구현을 시도했습니다. 파이썬 : …

11 machine-learning  python 

피처 엔지니어링 전이나 피처 엔지니어링 후 상관 변수를 제거하는 올바른 단계가 무엇인지 제안 해 주시겠습니까?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

저는 딥 러닝을 처음 접했고 특히 LSTM과 BiLSTM가 무엇이며 언제 사용해야하는지 (주요 응용 분야) 알고 싶습니다. LSTM 및 BILSTM가 RNN보다 인기가 높은 이유는 무엇입니까? 감독되지 않은 문제에서 이러한 딥 러닝 아키텍처를 사용할 수 있습니까?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

"Machine Learning"과 "Deep Learning"이라는 용어의 차이점으로 인해 약간 혼란스러워합니다. 나는 그것을 구글 검색하고 많은 기사를 읽었지만 여전히 나에게 명확하지 않습니다. Tom Mitchell의 기계 학습에 대한 알려진 정의는 다음과 같습니다. 컴퓨터 프로그램은 경험으로부터 배울라고 E 일부 작업 클래스에 대한 T 및 성능 계수 P 의 태스크에서 성능 경우, T는 에 의해 …

11 machine-learning  deep-learning 

아래 그래프에서 x 축 => 데이터 세트 크기 y 축 => 교차 검증 점수 빨간 선 은 훈련 데이터입니다 녹색 선 은 데이터 테스트 용입니다. 내가 말하는 겁니다하는 튜토리얼에서는, 저자는 그 점을 말한다 곳 레드 라인 과 그린 라인 수단 중복, 더 많은 데이터를 수집해도 일반화 성능이 향상되지는 않으며 데이터가 …

11 machine-learning  cross-validation 

비선형으로 분리 가능한 데이터에 대해 기본 지원 벡터 머신 (선형 커널 및 소프트 마진 없음)을 훈련하면 어떻게됩니까? 최적화 문제는 실현 가능하지 않으므로 최소화 알고리즘은 무엇을 반환합니까?

11 machine-learning  svm 

역 전파 동안 CNN의 필터 가중치를 변경하지 않으면 어떤 효과가 있습니까? MNIST 데이터 세트를 학습하는 동안 완전히 연결된 레이어 가중치 만 변경했지만 여전히 99 %의 정확도를 달성했습니다.

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폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

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범주 형 데이터와 숫자 형 데이터 모두에 분류 문제가 있습니다. 내가 직면하고있는 문제는 내 범주 데이터가 고정되어 있지 않다는 것입니다. 즉, 예측하려는 레이블을 가진 새로운 후보자가 미리 관찰되지 않은 새로운 범주를 가질 수 있습니다. 예를 들어 내 범주 데이터가 있다면, sex, 유일하게 가능한 라벨이 없을 것 female, male그리고 other, 더 …

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현재 신경망을 훈련 중이며 조기 중지 기준을 구현하는 데 사용할 유효성, 즉 유효성 검사 손실 또는 유효성 검사 세트에서 계산 된 정확도 / f1score / auc / 무엇과 같은 메트릭을 결정할 수 없습니다. 연구에서 두 가지 관점을 모두 지키는 기사를 찾았습니다. Keras는 유효성 검사 손실을 기본값으로하는 것처럼 보이지만 반대 접근법 …

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어떤 이유로 든 AlphaGo Zero는 놀라운 결과에도 불구하고 Original AlphaGo만큼 많은 홍보를 얻지 못했습니다. 처음부터 시작하여 이미 AlphaGo Master를 이겼으며 수많은 다른 벤치 마크를 통과했습니다. 훨씬 더 믿을 수없이 40 일 만에이 작업이 완료됩니다. 구글은이를 "세계 최고의 Go 플레이어"라고 지었다 . DeepMind는 이것이 "새로운 형태의 강화 학습"이라고 주장합니다.이 기법은 참신한가요? …

10 machine-learning  deep-learning 

ML과 TensorFlow를 처음 사용하고 (약 몇 시간 전에 시작) 시계열에서 다음 몇 가지 데이터 요소를 예측하는 데 사용하려고합니다. 나는 입력을 받고 이것을 사용하여 이것을하고있다 : /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | '-------------------------------' \----------- y ------------/ …

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세부: GPU : GTX 1080 훈련 : 10 개 수업에 속하는 ~ 1.1 백만개의 이미지 유효성 검사 : 10 개의 클래스에 속하는 ~ 150 개의 이미지 에포크 당 시간 : ~ 10 시간 CUDA, cuDNN 및 Tensorflow (Tensorflow GPU도)를 설정했습니다. 나는 내 모델이 에포크 당 10 시간이 걸리는 복잡한 것이라고 …

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배경 : relu 활성화로 신경망을 맞추는 동안 때로는 예측이 거의 일정하다는 것을 알았습니다. 나는 이것이 여기에 언급 된 훈련 중 죽는 relu 뉴런 때문이라고 생각합니다. ( 신경망에서 "dying ReLU"문제는 무엇입니까? ) 질문 : 코드 자체에서 뉴런이 죽었는지 확인하기 위해 검사를 구현하는 것이 좋습니다. 그 후, 코드는 필요한 경우 네트워크에 맞출 …

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EEG 컨텍스트에서 반복 아키텍처를 해석하는 방법이 궁금합니다. 특히 이것을 LSTM과 같은 아키텍처와 달리 Recurrent CNN이라고 생각하지만 다른 유형의 반복 네트워크에도 적용될 수 있습니다. R-CNN에 대해 읽으면 일반적으로 이미지 분류 컨텍스트에서 설명됩니다. 일반적으로 "시간에 따른 학습"또는 "현재 입력에 대한 시간 -1의 영향 포함"으로 설명됩니다. 이 해석 / 설명은 EEG 데이터로 작업 …

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