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...
Soy bastante nuevo en las redes neuronales, pero entiendo bastante bien el álgebra lineal y las matemáticas de la convolución. Estoy tratando de entender el código de ejemplo que encuentro en varios lugares de la red para entrenar un NN convolucional Keras con datos MNIST para reconocer dígitos....
¿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...
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...
¿Cuáles son los pros y los contras de Keras y TFlearn ? ¿Cuándo se prefiere una biblioteca sobre la
Utilizo Libsvm para entrenar datos y predecir la clasificación del problema de análisis semántico . Pero tiene un problema de rendimiento en datos a gran escala, porque el análisis semántico se refiere al problema de la dimensión n . El año pasado, Liblinear fue lanzado, y puede resolver el cuello...
Supongamos que tenemos un conjunto de elementos E y una similitud ( no lejos ) la función SIM (ei, ej) entre dos elementos de la IE, EJ ∈ E . ¿Cómo podríamos (eficientemente) agrupar los elementos de E , usando sim ? k- significa, por ejemplo, requiere una k dada , Canopy Clustering requiere dos...
El ensacado es la generación de múltiples predictores que funciona como un conjunto de predictores únicos. La deserción es una técnica que enseña a las redes neuronales a promediar todas las subredes posibles. Mirando las competencias más importantes de Kaggle parece que estas dos técnicas se usan...
Aquí la respuesta se refiere a gradientes de desaparición y explosión que han estado en sigmoidfunciones de activación similares, pero supongo que Relutiene una desventaja y es su valor esperado. no hay limitación para la salida de Reluy, por lo tanto, su valor esperado no es cero. Recuerdo el...
¿Alguien puede publicar un ejemplo directo de Keras usando una devolución de llamada para guardar un modelo después de cada época? Puedo encontrar ejemplos de ahorro de pesas, pero quiero poder guardar un modelo completamente funcional después de cada época de
Estoy trabajando en el reconocimiento de voz con Tensorflow y planeo entrenar LSTM NN con un conjunto de datos de ondas masivas. Debido a las ganancias de rendimiento, planeo usar tfrecords. Hay varios ejemplos en Internet (Inception for ej.) Donde los archivos de registro se dividen en fragmentos....
Tengo un proyecto de pasatiempo en el que estoy pensando comprometerme como una forma de aumentar mi experiencia hasta ahora limitada de aprendizaje automático. He tomado y completado el Coursera MOOC sobre el tema. Mi pregunta es con respecto a la viabilidad del proyecto. La tarea es la...
Tengo características dispersas que son predictivas, también tengo algunas características densas que también son predictivas. Necesito combinar estas características para mejorar el rendimiento general del clasificador. Ahora, cuando trato de combinar estos elementos, las características densas...
Me pregunto si hay alguna heurística en el número de características versus el número de observaciones. Obviamente, si un número de características es igual al número de observaciones, el modelo se sobreajustará. Mediante el uso de métodos dispersos (LASSO, red elástica) podemos eliminar varias...
Estoy trabajando en una pregunta del libro en línea: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Puedo entender que si la capa de salida adicional es de 5 neuronas de salida, probablemente podría establecer un sesgo de 0.5 y un peso de 0.5 cada una para la capa anterior. Pero la pregunta...
Tengo algunas dificultades para derivar la propagación hacia atrás con ReLU, e hice algo de trabajo, pero no estoy seguro de si estoy en el camino correcto. Función de costo: 12(y−y^)212(y−y^)2\frac{1}{2}(y-\hat y)^2, dondeyyyes el valor real, y Y es un valor predicho. También suponga quex> 0...
¿Existe un paquete completo de código abierto (preferiblemente en python o R) que pueda usarse para la detección de anomalías en series de tiempo? Hay un paquete SVM de una clase en scikit-learn, pero no es para datos de series temporales. Estoy buscando paquetes más sofisticados que, por ejemplo,...
Para la detección, una forma común de determinar si la propuesta de un objeto era correcta es Intersección sobre Unión (IoU, IU). Esto toma el conjunto de píxeles de objetos propuestos y el conjunto de píxeles verdaderos de objetos B y calcula:UNUNAsisiB yoo U( A , B ) = A ∩ BA ∪...
Estoy haciendo un proyecto sobre el problema de identificación del autor. Había aplicado la normalización tf-idf para entrenar datos y luego entrené un svm en esos datos. Ahora, al usar el clasificador, también debería normalizar los datos de prueba. Creo que el objetivo básico de la normalización...
Cuando se usa una inicialización aleatoria de centroides, diferentes corridas de K-medias producen diferentes ESS totales. Y es crucial en el rendimiento del algoritmo. ¿Cuáles son algunos enfoques efectivos para resolver este problema? Los enfoques recientes son