Sé que hay preguntas similares sobre las estadísticas. SE, pero no encontré una que cumpla con mi solicitud; por favor, antes de marcar la pregunta como un duplicado, hágame ping en el comentario. Ejecuto una red neuronal basada en el neuralnetpronóstico de la serie temporal del índice SP500 y...
Estoy buscando recomendaciones sobre el mejor camino para mi problema actual de aprendizaje automático El resumen del problema y lo que he hecho es el siguiente: Tengo más de 900 pruebas de datos de EEG, donde cada prueba dura 1 segundo. La verdad básica es conocida para cada uno y clasifica el...
Estoy trabajando con el conjunto de datos MovieLens10M, prediciendo las calificaciones de los usuarios. Si quiero evaluar de manera justa mi algoritmo, ¿cómo debo dividir mis datos de prueba de entrenamiento vs. De manera predeterminada, creo que los datos se dividen en conjuntos de prueba de...
Como recién llegado al campo, encuentro fascinantes muchos de los documentos de NIPS 2014 , pero me resulta difícil evaluar cuáles representan un progreso real sobre los enfoques actuales. ¿Qué documentos crees que son más significativos y que probablemente tengan un mayor
En el agrupamiento espectral, es una práctica estándar resolver el problema del vector propio L v = λ vLv=λvL v = \lambda v donde es el gráfico laplaciano, es el vector propio relacionado con el valor propio .LLLvvvλλ\lambda Mi pregunta: ¿por qué molestarse en tomar el gráfico laplaciano? ¿No...
¿Existe un algoritmo de aprendizaje automático que asigne una sola entrada a una lista de salida de longitud variable? Si es así, ¿hay implementaciones del algoritmo para uso público? Si no, ¿qué recomienda como solución alternativa? En mi caso, la entrada es un escalar único y la salida es una...
Estoy leyendo sobre técnicas de computación de yacimientos como Echo State Networks y Liquid State Machines . Ambos métodos implican alimentar las entradas a una población de neuronas que se conectan aleatoriamente (o no), y un algoritmo de lectura relativamente simple que produce la salida (por...
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...
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...
Estoy teniendo muchos problemas para entender esto. ¿Significa que no debe usar la función de costos con mucha
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...
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...
¿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...
En python sklearn, hay múltiples algoritmos (por ejemplo, regresión, bosque aleatorio ... etc.) que tienen el parámetro class_weight para manejar datos no balanceados. Sin embargo, no encuentro dicho parámetro para los algoritmos MLLib. ¿Existe un plan para implementar class_weight para algún...
Soy un estudiante de aprendizaje automático, y en estos días estaba tratando de aprender a usar la biblioteca TensorFlow. He revisado varios tutoriales y pruebas y errores con Tensorflow, y pensé que la mejor forma de aprenderlo de verdad sería utilizarlo en un pequeño proyecto propio. He decidido...
Recientemente he aprendido cómo funcionaría una red neuronal vainilla, con un número dado de entradas, nodos ocultos y el mismo número de salidas que las entradas. He estado mirando varias publicaciones relacionadas con la red neuronal recurrente, y entiendo el concepto detrás de ella, pero no...
Soy un graduado de B.Sc. Uno de mis cursos fue 'Introducción al aprendizaje automático', y siempre quise hacer un proyecto personal en este tema. Recientemente escuché sobre diferentes entrenamientos de IA para jugar juegos como Mario, Go, etc. ¿Qué conocimiento necesito adquirir para entrenar un...
Tengo los siguientes datos para un pequeño proyecto paralelo. Es de un acelerómetro colocado encima de una lavadora / secadora y me gustaría que me avise cuando la máquina haya terminado. x son los datos de entrada (movimiento x / y / z como un valor), y es la etiqueta de encendido /...
Tengo una red neuronal simple (NN) para la clasificación MNIST. Incluye 2 capas ocultas, cada una con 500 neuronas. Por lo tanto, las dimensiones de la NN son: 784-500-500-10. ReLU se usa en todas las neuronas, softmax se usa en la salida y la función de pérdida es la entropía cruzada. Lo que me...
Sé que Polynomial Logistic Regressionpuede aprender fácilmente datos típicos como la siguiente imagen: Me preguntaba si los siguientes dos datos también se pueden aprender usando o no. Polynomial Logistic Regression Supongo que tengo que agregar más explicaciones. Asume la primera forma....