Estoy participando en una competencia de kaggle. El conjunto de datos tiene alrededor de 100 características y todas son desconocidas (en términos de lo que realmente representan). Básicamente son solo números. La gente está realizando una gran cantidad de ingeniería de características en estas...
Estoy tratando de buscar un buen argumento sobre por qué uno usaría la distancia de Manhattan sobre la distancia euclidiana en Machine Learning. Lo más cercano que encontré a un buen argumento hasta ahora está en esta conferencia del MIT . A las 36:15 puede ver en las diapositivas la siguiente...
Teniendo muchos documentos de texto (en lenguaje natural, no estructurado), ¿cuáles son las posibles formas de anotarlos con algunos metadatos semánticos? Por ejemplo, considere un documento corto: I saw the company's manager last day. Para poder extraer información de él, debe anotarse con...
¿Cuáles son los pros y los contras de Keras y TFlearn ? ¿Cuándo se prefiere una biblioteca sobre la
Soy novato en aprendizaje automático y keras y ahora estoy trabajando en un problema de clasificación de imágenes de varias clases usando keras. La entrada es imagen etiquetada. Después de un procesamiento previo, los datos de entrenamiento se representan en la lista de Python como: [["dog",...
¿Hay algún significado para las dimensiones de una inserción t-sne? Al igual que con PCA, tenemos esta sensación de maximizaciones de varianza linealmente transformadas, pero para t-sne, ¿hay intuición además del espacio que definimos para el mapeo y la minimización de la distancia...
Me gustaría hacer una reducción de dimensionalidad en casi 1 millón de vectores cada uno con 200 dimensiones ( doc2vec). Estoy usando la TSNEimplementación del sklearn.manifoldmódulo para él y el principal problema es la complejidad del tiempo. Incluso con method = barnes_hut, la velocidad de...
Estoy tratando de eliminar palabras de detención antes de realizar el modelado de temas. Noté que algunas palabras de negación (no, ni, nunca, ninguna, etc.) generalmente se consideran palabras vacías. Por ejemplo, NLTK, spacy y sklearn incluyen "no" en sus listas de palabras de detención. Sin...
Actualmente estoy buscando conjuntos de datos etiquetados para entrenar un modelo para extraer entidades nombradas del texto informal (algo similar a los tweets). Debido a que a menudo faltan mayúsculas y gramática en los documentos de mi conjunto de datos, estoy buscando datos fuera del dominio...
Intento comprender el papel de la derivada de la función sigmoidea en las redes neuronales. Primero trazo la función sigmoide y la derivada de todos los puntos de la definición usando python. ¿Cuál es exactamente el papel de este derivado? import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . Estoy trabajando en un conjunto de...
En mi clase, tengo que crear una aplicación usando dos clasificadores para decidir si un objeto en una imagen es un ejemplo de phylum porifera (seasponge) o algún otro objeto. Sin embargo, estoy completamente perdido cuando se trata de técnicas de extracción de características en Python. Mi asesor...
Estoy trabajando en un desafío de Kaggle donde algunas variables están representadas por filas en lugar de columnas (Telstra Network Disruption). Actualmente estoy buscando el equivalente de recolectar (), separar () y difundir (), que se puede encontrar en la herramienta R
El documento Profundizando en convoluciones describe GoogleNet que contiene los módulos de inicio originales: El cambio al inicio v2 fue que reemplazaron las convoluciones 5x5 por dos convoluciones sucesivas 3x3 y la agrupación aplicada: ¿Cuál es la diferencia entre Inception v2 e Inception...
Tengo dos oraciones, S1 y S2, ambas con un recuento de palabras (generalmente) por debajo de 15. Cuáles son los algoritmos más útiles y exitosos (aprendizaje automático), que posiblemente sean fáciles de implementar (la red neuronal está bien, a menos que la arquitectura sea tan complicada como...
¿Cuál es la diferencia entre val_lossy lossdurante el entrenamiento en Keras? P.ej Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 En algunos sitios leí que en la validación, la deserción no
De Keras RNN Tutorial: "Los RNN son complicados. La elección del tamaño del lote es importante, la elección de la pérdida y el optimizador es crítica, etc. Algunas configuraciones no convergen". Entonces, esta es una pregunta más general sobre cómo ajustar los hiperparámetros de un LSTM-RNN en...
He estado usando redes neuronales por un tiempo ahora. Sin embargo, una cosa con la que lucho constantemente es la selección de un optimizador para entrenar la red (usando backprop). Lo que generalmente hago es comenzar con uno (por ejemplo, SGD estándar) y luego probar otros más de manera bastante...
Tengo una pregunta muy básica que se relaciona con Python, numpy y multiplicación de matrices en el escenario de regresión logística. Primero, déjame disculparme por no usar la notación matemática. Estoy confundido sobre el uso de la multiplicación de puntos de matriz versus la pultiplicación...
Recientemente me encontré con los términos Word2Vec , Sentence2Vec y Doc2Vec y me confundí un poco porque soy nuevo en la semántica de vectores. ¿Puede alguien explicar las diferencias en estos métodos en palabras simples? ¿Cuáles son las tareas más adecuadas para cada