Veri Bilimi

Parti normalizasyonu ve ReLU'ların her ikisi de yok olan gradyan problemine çözümlerdir. Parti normalizasyonu kullanıyorsanız, sigmoid kullanmalı mıyız? Ya da parti normu kullanırken bile onları değerli kılan ReLU'ların özellikleri var mı? Sanırım toplu işte yapılan normalizasyon sıfır aktivasyon negatif gönderir. Bu, toplu işin "ölü ReLU" sorununu çözdüğü anlamına mı geliyor? …

9 deep-learning  batch-normalization 

Takviye öğrenimi zaman serisi tahmini için uygulanabilir mi?

9 time-series  reinforcement-learning  forecasting 

Bu Keras'ın Deeplabv3 + uygulamasını geliştirmeye çalışıyorum uygulamasını Pascal VOC2012 üzerinde, önceden eğitilmiş modeli (ve bu veri seti üzerinde eğitilmiş) kullanarak eğitmeye çalışıyorum. Hızla 1.0 yakınlaşan doğruluk ile garip sonuçlar var: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 - val_acc: 0.4818 Epoch 2/3 …

9 python  deep-learning  keras  tensorflow 

Eğitim setim, ilk öğrenmeyi yaptığım yaklaşık 50 bin girdi içeriyor. Haftalık olarak ~ 5 bin giriş eklenir; ancak aynı miktar "kaybolur" (bir süre sonra silinmesi gereken kullanıcı verileri olduğu için). Bu nedenle çevrimiçi öğrenmeyi kullanıyorum çünkü daha sonra tam veri kümesine erişimim yok. Şu anda SGDClassifierçalışan bir tane kullanıyorum , …

9 multiclass-classification  online-learning 

Bir dizi kelimeyi veya dizeyi tarayabilen ve bunları makine öğrenimi veya derin öğrenme kullanarak adlar, cep telefonları, adresler, şehirler, eyaletler, ülkeler ve diğer varlıklar olarak sınıflandırabilen akıllı bir model oluşturmaya çalışıyorum. Yaklaşım aramıştım ama maalesef alacak bir yaklaşım bulamadım. Ben bir dize adı veya şehir vb olup olmadığını tahmin etmek …

9 machine-learning  deep-learning  text-mining  natural-language-process 

Kapalı . Bu sorunun ayrıntılara veya açıklığa ihtiyacı var . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek ayrıntıları ekleyin ve sorunu giderin . 2 yıl önce kapalı . sigmoid fonksiyonunun hθ (x) = g (θ ^ (T) x) olarak tanımlandığı göz önüne alındığında, g …

9 regression  logistic-regression  octave 

39 kategori / sınıf ve 8.5 milyon kaydım olan metin sınıflandırması üzerinde çalışıyorum. (Gelecekte veri ve kategoriler artacaktır). Verilerimin yapısı veya biçimi aşağıdaki gibidir. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 GB,Primary Camera:12 MP Case cover …

9 machine-learning  python  classification  scikit-learn  multiclass-classification 

Aşağıdaki resim başlangıç ​​noktasında 7 noktayı göstermektedir. Bunlardan biri kurallar ve deneyime dayanarak bir insan tarafından seçildi ve kırmızı renkte (sol alt çeyrekte bulunan). Şimdi bu nokta kümelerinden 1000'den fazla var ve her set için bir insan tek bir nokta seçti. Bu koşullar tüm setler için geçerlidir: Her setin yaklaşık …

9 machine-learning 

Zaman içinde canlı veri kaydetmek için bir komut dosyası yazıyorum, bu proje için tüm veri kümemi içeren tek bir HDF5 dosyasına. Python 3.6 ile çalışıyorum clickve veri toplamak için kullanarak bir komut satırı aracı oluşturmaya karar verdim . Benim endişem veri toplama komut dosyası HDF5 dosyasına yazıyor ve henüz ML …

9 python  dataset 

İçsel bir simetriye sahip olması gereken bir öğrenme sorunum varsa, öğrenme sorunumu öğrenmeyi geliştirmek için bir simetri kısıtlamasına tabi tutmanın bir yolu var mı? Örneğin, görüntü tanıma yapıyorsam, 2D dönme simetrisi isteyebilirim. Bu, bir görüntünün döndürülmüş sürümünün orijinalle aynı sonucu alması gerektiği anlamına gelir. Ya da tic-tac-toe oynamayı öğreniyorsam, 90 …

9 machine-learning 

Üç sınıf , , ilgilendiğimi varsayalım . Ancak veri aslında birkaç gerçek sınıf daha içeriyor .c1c1c_1c2c2c_2c3c3c_3(cj)nj=4(cj)j=4n(c_j)_{j=4}^n Açık cevap, , tüm sınıfları ifade eden yeni bir sınıfı tanımlamaktır , ancak örnekler nadir ve birbirine çok bunun iyi bir fikir olmadığından şüpheleniyorum .c^4c^4\hat c_4cjcjc_jj>3j>3j>3c^4c^4\hat c_4 Söylemeye çalıştığım şeyi görselleştirmek için aşağıdaki iki …

9 machine-learning  classification 

Tüm özelliklerde aynı değerlere sahip 200 veri noktası var . T-SNE boyut küçülmesinden sonra, artık böyle eşit görünmüyor: Neden görselleştirmede aynı noktada değiller ve hatta iki farklı kümeye dağılmış görünüyorlar?

9 visualization  dimensionality-reduction  tsne 

Sonunda sınıflandırılması gereken EEG verilerini analiz etmek için çalışıyorum. Bununla birlikte, kayıtlar için etiket elde etmek biraz pahalıdır, bu da oldukça büyük miktarda etiketlenmemiş verilerimizi daha iyi kullanmam için denetimsiz yaklaşımları düşünmeme neden oldu. Bu doğal olarak iyi bir fikir olabilecek yığılmış oto-kodlayıcıların dikkate alınmasına yol açar. Bununla birlikte, bir …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

Yaklaşık 40 boyuta sahip zaman serilerinden (8 puan) oluşan bir veri setim var (bu yüzden her zaman serisi 8 x 40'tır). Karşılık gelen çıkış (kategoriler için olası sonuçlar) eitheir 0 veya 1'dir. Birden fazla boyuta sahip zaman serileri için bir sınıflandırıcı tasarlamak için en iyi yaklaşım hangisidir? İlk stratejim şu …

9 classification  time-series  pca 

Tüm verilerle demek istediğim tren + test + onaylama Hiperparametremi doğrulama verilerini kullanarak düzelttikten ve test verilerini kullanarak modeli seçtikten sonra, parametrelerin modelin eğitilmesi yerine daha iyi eğitilmesi için tüm veriler üzerinde eğitilmiş bir modelin olması daha iyi olmaz mı? tren verileri

9 machine-learning