«deep-learning» etiketlenmiş sorular

Spektrogramlar kullanarak sesi (örneğin hayvanların sesleri) sınıflandırma olasılığını araştırıyordum. Fikir, spektrogramdaki segmentleri tanımak ve bir (veya birçok) sınıf etiketi çıkarmak için derin bir kıvrımlı sinir ağları kullanmaktır. Bu yeni bir fikir değil (bkz. Örneğin balina sesi sınıflandırması veya müzik tarzı tanıma ). Karşılaştığım sorun, farklı uzunluktaki ses dosyalarına ve dolayısıyla …

12 deep-learning  multilabel-classification  audio-recognition 

Bilgisayar vizyonunda veya doğal dil işlemede derin öğrenme için şimdiye kadar birçok ilginç uygulama var. Diğer daha geleneksel alanlarda nasıl? Örneğin, geleneksel sosyo-demografik değişkenlere ve belki de çok fazla laboratuvar ölçümüne sahibim ve belirli bir hastalığı tahmin etmek istiyorum. Çok fazla gözlemim varsa, bu derin bir öğrenme uygulaması mı olurdu? …

12 deep-learning 

Kullanmam gereken minimum, maksimum ve "makul" miktarda LSTM hücresi ile ilgili herhangi bir temel kural (veya gerçek kurallar) var mı? Özellikle ben ilişkin am BasicLSTMCell TensorFlow ve gelen num_unitsmülk. Lütfen şu şekilde tanımlanan bir sınıflandırma sorunum olduğunu varsayalım: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Şu anda tf.one_hot (indeksler, derinlik) kullandıkları tensorflow'da bir ders yapıyorum. Şimdi bu indekslerin bu ikili diziye nasıl değiştiğini anlamıyorum. Birisi bana tam süreci açıklayabilir mi ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Nasıl olur optimize bir ön eğitimli neural network ayrı probleme uygulamak için? Önceden eğitilmiş modele daha fazla katman ekler ve veri kümenizde test eder misiniz? Örneğin, görev duvar kağıdı gruplarını sınıflandırmak için bir CNN kullanmaksa , her ikisi de görüntü sınıflandırıcıları olmasına rağmen, görüntü kedileri ve köpekleri üzerinde eğitilmiş önceden …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

Birçok kez üzerinde gerçekten hiçbir sınıflandırma yapamadığım bir veri kümesini analiz ettim. Bir sınıflandırıcı alıp alamayacağımı görmek için genellikle aşağıdaki adımları kullandım: Sayısal değerlere karşı etiket kutu grafikleri oluşturun. Sınıfların ayrılabilir olup olmadığını görmek için boyutsallığı 2 veya 3'e düşürün, bazen LDA'yı da denedim. SVM'lere ve Rastgele Ormanlara zorla uymaya …

11 machine-learning  classification  deep-learning  class-imbalance  bayes-error 

Bu iki evrişim operasyonu şu anda derin öğrenmede çok yaygındır. Bu yazıda dilate kıvrımlı tabaka hakkında okudum: WAVENET: HAM SES İÇİN GENEL BİR MODEL ve Konvolüsyon bu yazıda yer almaktadır: Anlamsal Segmentasyon için Tamamen Konvolüsyon Ağları Her ikisi de görüntüyü yukarı örnekliyor gibi görünüyor, ancak fark nedir?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Word2vec gensim modeli üzerinde çalışıyordum ve gerçekten ilginç buldum. Modelle kontrol edildiğinde bilinmeyen / görünmeyen bir kelimenin nasıl eğitimli modelden benzer terimleri alabileceğini bulmakla meşgul oldum. Mümkün mü? Bunun için word2vec değiştirilebilir mi? Ya da eğitim topluluğunun benzerliklerini bulmak istediğim tüm kelimelere sahip olması gerekir.

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

Bir düzlem tabloda birkaç nesne ile bir görüntü verilen bir algoritma uygulamaya çalışıyorum, istenen her nesne için segmentasyon maskeleri çıktı. CNN'lerin aksine, buradaki amaç, yabancı bir ortamda nesneleri tespit etmektir. Bu soruna en iyi yaklaşımlar nelerdir? Ayrıca, çevrimiçi olarak kullanılabilecek uygulama örnekleri var mı? Edit: Üzgünüm, soru biraz yanıltıcı olabilir. …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

CNN için kaç ağırlık ve önyargı gerektiğini anlamaya çalışıyorum. Diyelim ki (3, 32, 32) bir resmim var ve (32, 5, 5) bir filtre uygulamak istiyorum. Her özellik haritası için 5x5 ağırlığım var, bu yüzden 3 x (5x5) x 32 parametrem olmalı. Şimdi önyargı eklemem gerekiyor. Sadece (3 x (5x5) + …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

Derin öğrenme konusunda çok yeniyim ve özellikle LSTM ve BiLSTM'nin ne zaman ve ne zaman kullanılacağını bilmekle ilgileniyorum (büyük uygulama alanları). LSTM ve BILSTM neden RNN'den daha popüler? Bu derin öğrenme mimarilerini denetimsiz problemlerde kullanabilir miyiz?

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

"Makine Öğrenmesi" ve "Derin Öğrenme" terimleri arasındaki farktan biraz kafam karıştı. Google'ı aradım ve birçok makale okudum, ancak hala benim için çok açık değil. Tom Mitchell'in Machine Learning tarafından bilinen bir tanımı: Bir bilgisayar programı, bir deneyim öğrenmek söylenir E görevlerden bazıları sınıfına göre , T ve performansını ölçmek P …

11 machine-learning  deep-learning 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Şu anda bir sinir ağı eğitimi alıyorum ve Erken Durdurma kriterlerimi uygulamak için hangisinin kullanılacağına karar veremiyorum: doğrulama kaybı veya doğrulama setinde hesaplanan doğruluk / f1score / auc / gibi bir metrik. Araştırmamda her iki görüşü de savunan makaleler buldum. Keras validasyon kaybını temerrüde düşürüyor gibi görünse de karşıt yaklaşım …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification