¿Una función en la forma tiene un nombre estándar? Por ejemplo, es una función lineal.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a +
En el aprendizaje profundo de François Chollet con Python dice: Como resultado, ajustar la configuración del modelo en función de su rendimiento en el conjunto de validación puede resultar rápidamente en un ajuste excesivo para el conjunto de validación, aunque su modelo nunca esté directamente...
Estoy trabajando en un modelo de pronóstico basado en ANN para una serie de tiempo financiera. Estoy usando 5 veces la validación cruzada y el rendimiento promedio es regular. El rendimiento en el último pliegue (la iteración donde el último segmento se omite del entrenamiento y se usa para la...
He escuchado un poco sobre el uso de redes neuronales para pronosticar series temporales , específicamente redes neuronales recurrentes . Me preguntaba, ¿hay un paquete de red neuronal recurrente para R? Parece que no puedo encontrar uno en CRAN . Lo más cercano que he llegado es la función nnetTs...
Recientemente ha habido interés en combinar algoritmos genéticos y redes neuronales en un marco general de neuroevolución. La idea básica es que su algoritmo genético está evolucionando los parámetros de muchas redes neuronales que luego se utilizan para resolver su tarea en cuestión. Una especie...
Quiero crear un pronóstico del tiempo usando redes neuronales. Todos los ejemplos que vi usaban solo valores [-1,1] como entrada. ¿También es posible usar valores más grandes (como presión de aire, grado de cálculo de los últimos días, ...) como entradas y obtener un número como...
Logré crear una red neuronal de mis datos. Pero no estoy tan seguro sobre la interpretación de la salida R. Usé el siguiente comando para crear una red neuronal: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value...
¿Alguien tiene un breve ejemplo educativo breve sobre cómo usar las redes neuronales ( nneten R por ejemplo) con el propósito de predicción? Aquí hay un ejemplo, en R, de una serie temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Esto es solo...
Soy un gran fanático del fútbol y también estoy interesado en el aprendizaje automático. Como proyecto para mi curso de ML, estoy tratando de construir un modelo que prediga la posibilidad de ganar para el equipo local, dados los nombres del equipo local y visitante. (Consulto mi conjunto de datos...
He visto algunos artículos de investigación que afirman que las redes neuronales clásicas generalmente carecen de una capacidad de generalización satisfactoria, lo que generalmente da como resultado predicciones imprecisas, y las ANNs regularizadas bayesianas (BRANN) son más robustas que las redes...
Acabo de comenzar a usar el paquete autoencoder en R. Las entradas a la autoencode()función incluyen lambda, beta, rho y epsilon. ¿Cuáles son los límites de estos valores? ¿Varían para cada función de activación? ¿Se llaman estos parámetros "hiperparámetros"? Suponiendo un autoencoder disperso,...
¿Cuál es la diferencia entre la red de creencias profundas y la red convexa profunda
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Estoy tratando de entender por qué la función softmax se define como tal: mizjΣKk = 1mizk= σ(z)ezjΣk=1Kezk=σ(z)\frac{e^{z_{j}}} {\Sigma^{K}_{k=1}{e^{z_{k}}}} = \sigma(z) Entiendo cómo esto normaliza los datos y se asigna correctamente a algún rango (0, 1), pero la diferencia entre las...
He estado tratando de averiguar qué significa exactamente la función de activación "Maxout" en las redes neuronales. Existe esta pregunta, este documento e incluso en el libro Deep Learning de Bengio et al. , excepto con solo un poco de información y un gran TODO al lado. Usaré la notación...
Estoy tratando de entender cómo se pueden usar los rnn para predecir secuencias trabajando con un ejemplo simple. Aquí está mi red simple, que consta de una entrada, una neurona oculta y una salida: La neurona oculta es la función sigmoidea, y se considera que la salida es una salida lineal...
Soy nuevo en el aprendizaje profundo, por lo que esta podría ser una pregunta trivial. Pero me pregunto por qué el aprendizaje profundo (o red neuronal) no funciona muy bien en datos pequeños etiquetados. Cualesquiera que sean los trabajos de investigación que he leído, sus conjuntos de datos son...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en algunos puntos de...
Descripción del problema Estoy comenzando la construcción de la red para un problema que creo podría tener una función de pérdida mucho más perspicaz que una simple regresión de MSE. Mi problema trata con la clasificación de varias categorías ( vea mi pregunta sobre SO para saber a qué me refiero...
Hice una red neuronal convolucional y quería comprobar que mis gradientes se calculan correctamente utilizando la comprobación numérica de gradiente. La pregunta es, ¿qué tan cerca está lo suficientemente cerca? Mi función de verificación solo escupe la derivada calculada, la derivada aproximada...