Es muy común en los recomendadores que tengamos datos de productos del usuario que tengan una etiqueta como, por ejemplo, "clic". Para aprender el modelo, necesito datos de clic y sin clic. El enfoque más simple para generar es tomar pares de productos de usuario que no se encuentran en los datos...
Digamos que estamos prediciendo las ventas de una tienda y mis datos de entrenamiento tienen dos conjuntos de características: Uno sobre las ventas de la tienda con las fechas (el campo "Tienda" no es único) Uno sobre los tipos de tienda (el campo "Tienda" es único aquí) Entonces la matriz se...
Me asignaron esta tarea para analizar los registros del servidor de nuestra aplicación que contiene registros de excepciones, registros de eventos, registros de base de datos, etc. Soy nuevo en el aprendizaje automático, utilizamos Spark con búsqueda elástica y Sparks MLlib (o PredictionIO) .Un...
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...
¿Cuál es el problema de salto de dimensión en el aprendizaje automático (que ocurre en redes neuronales convolucionales y reconocimiento de imágenes)? Lo busqué en Google, pero todo lo que obtengo es información sobre la Física de la deformación de la forma del material. Será más útil para mí si...
Tengo conjuntos de datos que contienen, entre muchas características, coordenadas GPS (latitud y longitud). Me gustaría utilizar estos conjuntos de datos para explorar problemas como: (1) calcular ETA para conducir entre los puntos de inicio y finalización; y (2) estimar la cantidad de delito para...
¿Es posible implementar múltiples softmaxes en la última capa en Keras? Entonces la suma de los nodos 1-4 = 1; 5-8 = 1; etc. ¿Debo optar por un diseño de red
Tengo un conjunto de datos que incluye un conjunto de clientes en diferentes ciudades de California, la hora de llamar a cada cliente y el estado de la llamada (Verdadero si el cliente responde la llamada y Falso si el cliente no responde). Tengo que encontrar un momento adecuado para llamar a...
Una de las metodologías para seleccionar un subconjunto de sus funciones disponibles para su clasificador es clasificarlas de acuerdo con un criterio (como la ganancia de información) y luego calcular la precisión utilizando su clasificador y un subconjunto de las características clasificadas. Por...
Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se...
Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad...
Estoy estudiando el escalado de datos, y en particular el método de estandarización. He entendido las matemáticas detrás de esto, pero no me queda claro por qué es importante darles a las características media cero y varianza unitaria. Me puedes explicar
Antecedentes: al ajustar las redes neuronales con la activación de relu, descubrí que a veces la predicción se vuelve casi constante. Creo que esto se debe a que las neuronas relu mueren durante el entrenamiento como se indica aquí. ( ¿Cuál es el problema "moribundo ReLU" en las redes neuronales?...
Mi pregunta es esta: ¿Hay alguna diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial? ¿O estos términos se refieren a lo
¿Cuál es el efecto de NO cambiar los pesos de filtro de una CNN durante la propagación hacia atrás? Cambié solo los pesos de capa completamente conectados mientras entrenaba en el conjunto de datos MNIST y aún logré una precisión de casi el 99 por
Estoy trabajando en una aplicación para ayudar a las personas a aprender inglés como segundo idioma. He validado que las oraciones ayudan a aprender un idioma al proporcionar un contexto adicional. Lo hice realizando una pequeña investigación en un aula de 60 estudiantes. He extraído más de cien...
Soy un principiante en redes neuronales y actualmente estoy explorando el modelo word2vec. Sin embargo, me está costando entender cuál es exactamente la matriz de características. Puedo entender que la primera matriz es un vector de codificación de una sola palabra para una palabra dada, pero...
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica
La normalización por lotes se describe en este documento como una normalización de la entrada a una función de activación con variables de escala y desplazamientoγγ\gamma y ββ\beta. Este artículo describe principalmente el uso de la función de activación sigmoidea, que tiene sentido. Sin embargo,...