Preguntas de implementación sobre algoritmos de aprendizaje automático. Las preguntas generales sobre el aprendizaje automático deben publicarse en sus comunidades específicas.
Soy consciente del descenso del gradiente y del algoritmo de propagación hacia atrás. Lo que no entiendo es: ¿cuándo es importante utilizar un sesgo y cómo se usa? Por ejemplo, cuando mapeo la ANDfunción, cuando uso 2 entradas y 1 salida, no da los pesos correctos, sin embargo, cuando uso 3...
Por favor, ayúdame a comprender la diferencia entre un algoritmo generativo y uno discriminativo , teniendo en cuenta que soy solo un
Después de entrenar un modelo en Tensorflow: ¿Cómo se guarda el modelo entrenado? ¿Cómo restaurar más tarde este modelo
Me resulta difícil entender el proceso de Naive Bayes, y me preguntaba si alguien podría explicarlo con un simple proceso paso a paso en inglés. Entiendo que se necesitan comparaciones por tiempos ocurridos como una probabilidad, pero no tengo idea de cómo se relacionan los datos de entrenamiento...
He estado desarrollando un sitio web interno para una herramienta de gestión de cartera. Hay muchos datos de texto, nombres de compañías, etc. Me ha impresionado mucho la capacidad de algunos motores de búsqueda para responder rápidamente a las consultas con "¿Quiso decir: xxxx"? Necesito poder...
¿Cuál es la diferencia entre época e iteración cuando se entrena un perceptrón
Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas sean respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión
Estaba revisando los documentos de la API de tensorflow aquí . En la documentación de tensorflow, usaron una palabra clave llamada logits. ¿Qué es? En muchos métodos en los documentos de API se escribe como tf.nn.softmax(logits, name=None) Si lo que está escrito es logitssolo Tensorseso, ¿por qué...
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 el mes pasado . Mejora...
En la siguiente función TensorFlow, debemos alimentar la activación de neuronas artificiales en la capa final. Eso lo entiendo. Pero no entiendo por qué se llama logits? ¿No es esa una función matemática? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels =...
De la clase de aprendizaje profundo de Udacity , el softmax de y_i es simplemente el exponencial dividido por la suma del exponencial de todo el vector Y: ¿Dónde S(y_i)está la función softmax de y_iy ees la exponencial y jes el no. de columnas en el vector de entrada Y. He intentado lo...
Cuando tenemos que predecir el valor de un resultado categórico (o discreto), usamos regresión logística . Creo que usamos la regresión lineal para predecir también el valor de un resultado dados los valores de entrada. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre las dos
Digamos que tengo una matriz numpy 1d a = array([1,0,3]) Me gustaría codificar esto como una matriz 2d 1-hot b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) ¿Hay una manera rápida de hacer esto? Más rápido que simplemente recorrer apara establecer elementos de b, eso
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado el año pasado ....
Cuando entrené mi red neuronal con Theano o Tensorflow, informarán una variable llamada "pérdida" por época. ¿Cómo debo interpretar esta variable? Una pérdida mayor es mejor o peor, o ¿qué significa para el rendimiento final (precisión) de mi red
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 el año pasado . Mejora...
¿Existe una regla general sobre cómo dividir mejor los datos en conjuntos de capacitación y validación? ¿Es aconsejable una división de 50/50? ¿O hay claras ventajas de tener más datos de entrenamiento en relación con los datos de validación (o viceversa)? ¿O esta elección depende de la...
¿Cómo puedo guardar una capacitados Bayes ingenuo clasificador de disco y utilizarlo para predecir datos? Tengo el siguiente programa de muestra del sitio web scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb =...
¿Es posible especificar su propia función de distancia usando scikit-learn K-Means
Hace unos días hice una pregunta sobre cómo encontrar a los vecinos más cercanos para un vector dado. Mi vector ahora tiene 21 dimensiones y antes de continuar, como no soy del dominio de Machine Learning ni Math, estoy empezando a hacerme algunas preguntas fundamentales: ¿Es la distancia...