«machine-learning» 태그된 질문

그래디언트 디센트와 역 전파 알고리즘을 알고 있습니다. 내가 얻지 못하는 것은 언제 바이어스를 사용하는 것이 중요하며 어떻게 사용합니까? 예를 들어 AND함수를 매핑 할 때 2 개의 입력과 1 개의 출력을 사용할 때 올바른 가중치를 제공하지 않지만 3 개의 입력 (1 중 하나는 바이어스 임)을 사용할 때 올바른 가중치를 부여합니다.

806 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  backpropagation 

제너레이션 과 A 의 차이점을 이해하도록 도와주세요 . 내가 초보자에 불과하다는 것을 명심하면서, 알고리즘 차별 알고리즘 .

587 algorithm  machine-learning  difference 

Tensorflow에서 모델을 학습 한 후 : 훈련 된 모델을 어떻게 저장합니까? 나중에이 저장된 모델을 어떻게 복원합니까?

552 python  tensorflow  machine-learning  model 

나는 Naive Bayes의 과정을 이해하기가 어렵다는 것을 알고 있으며 누군가 영어로 간단한 단계별 과정으로 설명 할 수 있는지 궁금합니다. 나는 확률로 발생하는 시간에 따라 비교가 필요하다는 것을 이해하지만 훈련 데이터가 실제 데이터 세트와 어떻게 관련되어 있는지 전혀 모른다. 트레이닝 세트의 역할에 대해 설명해주세요. 예를 들어 바나나와 같이 과일에 대한 매우 …

547 algorithm  machine-learning  dataset  classification  naivebayes 

포트폴리오 관리 도구를위한 내부 웹 사이트를 개발하고 있습니다. 많은 텍스트 데이터, 회사 이름 등이 있습니다. "Did you mean : xxxx"라는 쿼리에 매우 빠르게 응답 할 수있는 일부 검색 엔진 기능에 깊은 인상을 받았습니다. 지능적으로 사용자 검색어를 가져 와서 원시 검색 결과뿐만 아니라 "정말입니까?"로 응답 할 수 있어야합니다. 대체 답변 등이있을 …

436 algorithm  machine-learning  nlp  spell-checking  text-search 

다층 퍼셉트론을 훈련 할 때 에포크 와 반복 의 차이점은 무엇입니까 ?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

현재로서는이 질문이 Q & A 형식에 적합하지 않습니다. 답변, 사실, 참고 자료 또는 전문 지식을 통해 답변이 뒷받침 될 것으로 예상되지만이 질문은 토론, 논쟁, 여론 조사 또는 광범위한 토론을 요구할 것입니다. 이 질문을 개선하고 다시 열 수 있다고 생각 되면 도움말 센터 를 방문하여 안내를 받으십시오 . 휴일 칠년 전에 …

381 machine-learning  neural-network  classification  svm 

나는 여기서 tensorflow API 문서를 겪고있었습니다 . tensorflow 문서에서이라는 키워드를 사용했습니다 logits. 무엇입니까? API 문서의 많은 메소드에서 다음과 같이 작성됩니다. tf.nn.softmax(logits, name=None) 쓰여진 내용 logits만 있는 것이라면 Tensors왜 다른 이름을 유지 logits하는가? 또 다른 것은 내가 구별 할 수없는 두 가지 방법이 있다는 것입니다. 그들은 tf.nn.softmax(logits, name=None) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) …

350 python  machine-learning  tensorflow 

휴무 . 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 . 지난달 휴무 . 이 질문을 개선하십시오 인공 지능과 머신 러닝의 관점에서지도 학습과 비지도 학습의 차이점은 무엇입니까? 예를 들어 기본적이고 쉬운 설명을 제공 …

283 machine-learning  artificial-intelligence  supervised-learning  unsupervised-learning 

다음 TensorFlow 함수에서, 우리는 최종 층에서 인공 뉴런의 활성화를 공급해야합니다. 이해합니다. 그러나 왜 그것이 로짓이라고 불리는 지 이해하지 못합니까? 수학 함수가 아닌가? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

로부터 Udacity의의 깊은 학습 클래스 , y_i의 softmax를 전체 Y 벡터의 지수의 합으로 나눈 지수는 간단하다 : 어디 S(y_i)의 softmax를 함수 y_i와 e지수 함수이며, j노입니다. 입력 벡터 Y의 열 수 나는 다음을 시도했다. import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" e_x …

247 python  numpy  machine-learning  logistic-regression  softmax 

범주 형 (또는 이산 형) 결과 의 가치를 예측해야하는 경우 로지스틱 회귀를 사용 합니다. 우리는 선형 회귀 를 사용 하여 입력 값이 주어진 결과 값을 예측 한다고 생각 합니다. 그렇다면 두 방법론의 차이점은 무엇입니까?

242 machine-learning  data-mining  linear-regression 

1d numpy 배열이 있다고 가정 해 봅시다. a = array([1,0,3]) 이것을 2d 1-hot 어레이로 인코딩하고 싶습니다. b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) 이 작업을 수행하는 빠른 방법이 있습니까? 의 a요소를 설정하기 위해 반복하는 것보다 빠릅니다 b.

227 python  numpy  machine-learning  numpy-ndarray  one-hot-encoding 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 이 질문을 개선하십시오 분류 문제를 해결하고 있다고 가정합니다. (사기 탐지 및 댓글 스팸은 현재 진행중인 두 가지 …

207 machine-learning 

Theano 또는 Tensorflow를 사용하여 신경망을 교육하면 신기원마다 "손실"이라는 변수가보고됩니다. 이 변수를 어떻게 해석해야합니까? 손실이 클수록 나쁘거나 신경망의 최종 성능 (정확도)에 어떤 의미가 있습니까?

201 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function