Preguntas etiquetadas con hyperparameter

85

Elegir una tasa de aprendizaje

Actualmente estoy trabajando en implementar el Descenso de gradiente estocástico SGD, para redes neuronales que usan propagación hacia atrás, y aunque entiendo su propósito, tengo algunas preguntas sobre cómo elegir valores para la tasa de aprendizaje. ¿La tasa de aprendizaje está relacionada con...

28

¿Cuál es la diferencia entre los hiperparámetros del modelo y los parámetros del modelo?

He notado que términos como hiperparámetro modelo y parámetro modelo se han usado indistintamente en la web sin aclaración previa. Creo que esto es incorrecto y necesita explicación. Considere un modelo de aprendizaje automático, un clasificador basado en SVM / NN / NB o un reconocedor de imágenes,...

machine-learning parameter hyperparameter language-model

26

Cómo configurar el número de neuronas y capas en redes neuronales

Soy un principiante en redes neuronales y he tenido problemas para comprender dos conceptos: ¿Cómo se decide el número de capas intermedias que tiene una red neuronal dada? 1 vs 10 o lo que sea. ¿Cómo se decide el número de neuronas en cada capa intermedia? ¿Se recomienda tener un número igual de...

machine-learning neural-network deep-learning hyperparameter hyperparameter-tuning

18

Búsqueda de hiperparámetros para LSTM-RNN usando Keras (Python)

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...

python neural-network deep-learning keras hyperparameter

10

Los mejores idiomas para la informática científica [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la...

efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system

10

¿Cómo se les ocurre a los científicos los parámetros y la topología correctos del Modelo oculto de Markov para usar?

Entiendo cómo se usa un modelo oculto de Markov en secuencias genómicas, como la búsqueda de un gen. Pero no entiendo cómo llegar a un modelo particular de Markov. Quiero decir, ¿cuántos estados debe tener el modelo? ¿Cuántas transiciones posibles? ¿Debería el modelo tener un bucle? ¿Cómo sabrían...

machine-learning model-selection hyperparameter markov

10

¿Cuándo elegir regresión lineal o árbol de decisión o regresión de bosque aleatorio? [cerrado]

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy...

machine-learning algorithms random-forest linear-regression decision-trees machine-learning predictive-modeling forecast r clustering similarity data-mining dataset statistics text-mining text-mining data-cleaning data-wrangling machine-learning classification algorithms xgboost data-mining dataset dataset regression graphs svm unbalanced-classes cross-validation optimization hyperparameter genetic-algorithms visualization predictive-modeling correlation machine-learning predictive-modeling apache-spark statistics normalization apache-spark map-reduce r correlation confusion-matrix r data-cleaning classification terminology dataset image-classification machine-learning regression apache-spark machine-learning data-mining nlp parsing machine-learning dimensionality-reduction visualization clustering multiclass-classification evaluation unsupervised-learning machine-learning machine-learning data-mining supervised-learning unsupervised-learning machine-learning data-mining classification statistics predictive-modeling data-mining clustering python pandas machine-learning dataset data-cleaning data bigdata software-recommendation

10

¿Cuál es el método más eficiente para la optimización de hiperparámetros en scikit-learn?

Aquí encontrará una descripción general del proceso de optimización de hiperparámetros en scikit-learn . La búsqueda exhaustiva de la cuadrícula encontrará el conjunto óptimo de hiperparámetros para un modelo. La desventaja es que la búsqueda exhaustiva en la red es lenta. La búsqueda aleatoria...

scikit-learn hyperparameter hyperparameter-tuning grid-search randomized-algorithms