No veo un paquete para hacer redes neuronales convolucionales en R. ¿Alguien ha implementado este tipo de algoritmo en
Estoy trabajando en un proyecto en R donde tengo aproximadamente 1200 correos electrónicos de una empresa, la mayoría de los cuales están etiquetados como clase o clase , que son los tipos de solicitudes. Aproximadamente 1000 correos electrónicos están etiquetados como clase , y 200 están...
Estoy a punto de comenzar un trabajo en el que trabajaré con grandes conjuntos de datos y se esperará que encuentre tendencias, etc. He encontrado muchos recursos sobre dónde aprender ML y otras habilidades difíciles y siento que estoy (semi ) competente en este extremo. Estoy interesado en saber...
Golang es uno de mis idiomas favoritos y quiero usarlo para un proyecto personal de PNL / ML. ¿Es el ecosistema de Golang lo suficientemente bueno y rico para esto? ¿Existe un paquete alternativo para nltk en
Estoy trabajando en un sistema de recomendación de libros muy básico. Quiero saber qué hacer con los campos que el usuario no califica cuando encuentra similitud de coseno, en caso de que los ignoremos y calculemos solo con los campos calificados o los marquemos 0. El libro que sigo dice que...
Quiero extraer parámetros de una imagen usando una red neuronal. Ejemplo: Dada una imagen de una pared de ladrillos, el NN debe extraer el ancho y la altura de los ladrillos, el color y la aspereza. Puedo generar imágenes para parámetros dados para entrenar el NN y quiero usarlo para extraer los...
Tengo un gran conjunto de puntos (orden de 10k puntos) formados por pistas de partículas (movimiento en el plano xy en el tiempo filmado por una cámara, por lo que 3D - 256x256px y ca 3k fotogramas en mi conjunto de ejemplo) y ruido. Estas partículas viajan aproximadamente en líneas rectas...
Actualmente estoy estudiando artículos sobre detección de valores atípicos utilizando RNN (Replicator Neural Networks) y me pregunto cuál es la diferencia particular con los Autoencoders. Los RNN parecen ser tratados por muchos como el santo grial de la detección de valores atípicos / anomalías,...
Estoy teniendo muchos problemas para entender esto. ¿Significa que no debe usar la función de costos con mucha
Si entiendo correctamente, el CV anidado puede ayudarme a evaluar qué modelo y proceso de ajuste de hiperparámetro es mejor. El bucle interno ( GridSearchCV) encuentra los mejores hiperparámetros, y el bucle externo ( cross_val_score) evalúa el algoritmo de ajuste del hiperparámetro. Luego elijo...
Estoy leyendo este documento "Secuencia a secuencia de aprendizaje con redes neuronales" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf En "2. El modelo" dice: El LSTM calcula esta probabilidad condicional obteniendo primero la representación...
La clasificación de imágenes es la tarea de asignar una de las etiquetas previamente conocidas a una imagen dada. Por ejemplo, sabe que se le darán un par de fotos y cada imagen tiene exactamente una de . El algoritmo debe decir lo que muestra la foto.nnn{cat,dog,car,stone}{cat,dog,car,stone}\{cat,...
Estoy buscando una estimación teórica o experimental del límite inferior para el número de árboles en un clasificador de bosque aleatorio. Por lo general, pruebo diferentes combinaciones y selecciono la que (mediante validación cruzada) proporciona el mejor resultado medio. Sin embargo, creo que...
Digamos que un Modelo fue entrenado en la fecha utilizando los datos etiquetados disponibles, dividido en entrenamiento y prueba, es decir, , . Este modelo luego se implementa en producción y hace predicciones sobre los nuevos datos entrantes. Pasan algunos días , y hay un montón de datos...
Estaba viendo algunos videos en línea sobre redes convolucionales, y el orador estaba discutiendo el concepto de pasar un filtro sobre una imagen. Él dijo, y también se muestra en la imagen a continuación, que "Profundidad = representación semántica". Esto suena bien, pero no estoy seguro de...
Mientras tomaba un curso en línea sobre aprendizaje automático por Andrew Ng en Coursera, me encontré con un tema llamado sobreajuste . Sé que puede ocurrir cuando se usa el descenso de gradiente en una regresión lineal o logística, pero ¿puede ocurrir cuando se usan algoritmos de optimización...
Me pregunto por qué el entrenamiento de RNN generalmente no usa el 100% de la GPU. Por ejemplo, si ejecuto este punto de referencia RNN en un Maxwell Titan X en Ubuntu 14.04.4 LTS x64, la utilización de la GPU es inferior al 90%: El punto de referencia se lanzó con el comando: python rnn.py -n...
¿Qué métricas se pueden usar para evaluar los modelos de agrupación de texto? Solía tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). ¿Cómo decidir qué modelo es el...
Siento que esta es una pregunta rudimentaria, pero soy muy nuevo en esto y simplemente no he podido descifrarla / encontrar la respuesta. En última instancia, lo que intento hacer aquí es contar valores únicos en una determinada columna y luego determinar cuáles de esos valores únicos tienen más...
Estoy usando el paquete keras para entrenar un LSTM para una serie de tiempo univariante de tipo numérico (flotante). Realizar un pronóstico anticipado de 1 paso es trivial, pero no estoy seguro de cómo realizar un pronóstico anticipado de 10 pasos, digamos. Dos preguntas: 1) Leí sobre NN de...