«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Weight_regularizer'ın Keras'ta artık kullanılamadığını ve onun yerine, etkinlik ve çekirdek düzenleyicisinin olduğunu fark ettim . Bilmek isterim: Çekirdek ve etkinlik düzenleyiciler arasındaki temel farklar nelerdir ? Weight_regularizer yerine activity_regularizer kullanabilir miyim ?

89 machine-learning  keras  keras-layer 

Hem Hassasiyeti hem de Geri Çağırmayı dikkate alarak F-Ölçüsünü hesapladığımızda, basit bir aritmetik ortalama yerine iki ölçünün harmonik ortalamasını alırız. Basit bir ortalama değil de harmonik ortalama almanın arkasındaki sezgisel neden nedir?

88 machine-learning  classification  data-mining 

Kapalı. Bu soru Yığın Taşması yönergelerini karşılamıyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek mi istiyorsunuz? Yığın Taşması için konuya uygun olması için soruyu güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Bu soruyu geliştirin Metinsel Duyarlılık Analizi'nin ( http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis ) tercihen python'da açık kaynaklı bir uygulamasını arıyorum . …

87 python  machine-learning  nlp  open-source  sentiment-analysis 

Eğitim sırasında sık sık karşılaşılan bir olay olduğunu fark ettim NAN. Çoğu zaman, iç üründeki / tam bağlantılı veya şişen evrişim katmanlarındaki ağırlıklar tarafından ortaya çıkarılmış gibi görünmektedir. Bu, gradyan hesaplaması patladığı için mi oluyor? Yoksa bunun nedeni ağırlık başlatma mıdır (öyleyse, ağırlık başlatma neden bu etkiye sahiptir)? Yoksa giriş …

86 machine-learning  neural-network  deep-learning  caffe  gradient-descent 

"Apple" ile ilgili 50 tweet için aşağıya bakın. Apple Inc. ile ilgili olumlu eşleşmeleri elimle etiketledim. Bunlar aşağıda 1 olarak işaretlenmiştir. İşte birkaç satır: 1|“@chrisgilmer: Apple targets big business with new iOS 7 features http://bit.ly/15F9JeF ”. Finally.. A corp iTunes account! 0|“@Zach_Paull: When did green skittles change from lime to …

85 java  python  r  machine-learning  classification 

Makine öğrenimi kullanarak bir video oyunu oynamayı öğrenecek bir AI Aracısı yapmak için bir görevim var. OpenAI Gym kullanarak yeni bir ortam oluşturmak istiyorum çünkü mevcut bir ortamı kullanmak istemiyorum. Yeni, özel bir Ortamı nasıl oluşturabilirim? Ayrıca, AI Aracısını OpenAI Gym'in yardımı olmadan belirli bir video oyununu oynatmak için geliştirmeye …

83 machine-learning  artificial-intelligence  openai-gym 

TimeDistributed wrapper'ın Keras'ta ne yaptığını anlamaya çalışıyorum. TimeDistributed'ın "bir girdinin her geçici dilimine bir katman uyguladığını" anlıyorum. Ama biraz deney yaptım ve anlayamadığım sonuçları aldım. Kısacası, LSTM katmanıyla bağlantılı olarak TimeDistributed ve just Dense katman aynı sonuçları verir. model = Sequential() model.add(LSTM(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) …

83 python  machine-learning  keras  neural-network  deep-learning 

Şu anda aşağıdaki kodu kullanıyorum: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) Keras'a, kayıp 2 dönem boyunca iyileşmediğinde eğitimi durdurmasını söyler. Ancak, kayıp sabit bir "THR" den daha küçük hale geldikten sonra eğitimi durdurmak istiyorum: if val_loss …

82 python  machine-learning  neural-network  conv-neural-network  keras 

Kökeni kaynak Andrej Karpathy blogundan , Politika Gradyanının çok basit bir örneğini yeniden oluşturmaya çalışıyorum . Bu makalede, ağırlık listesi ve Softmax aktivasyonu içeren CartPole ve Politika Gradyanı ile örnek bulacaksınız. İşte mükemmel çalışan CartPole politika gradyanının yeniden oluşturulmuş ve çok basit bir örneği . import gym import numpy as …

19 python  machine-learning  math  deep-learning  reinforcement-learning 

Ödül süresi 6 saat içinde . Bu sorunun yanıtları +150 itibar ödülü için uygundur . sirjay saygın bir kaynaktan cevap arıyor . Veri stoğu tahmini için denetimli öğrenmeye sahip bir LSTM (RNN) sinir ağı oluşturdum. Sorun neden kendi eğitim verilerinde yanlış tahmin edilmesidir? (not: aşağıdaki tekrarlanabilir örnek ) Önümüzdeki 5 …

15 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

Hepsi metin etiketi yerine alfasayısal karakterler olarak etiketler içeren birden çok görüntü diyagramı var. YOLO modelimin, içinde bulunan tüm sayıları ve alfasayısal karakterleri tanımlamasını istiyorum. Aynı şeyi yapmak için YOLO modelimi nasıl eğitebilirim. Veri kümesini burada bulabilirsiniz. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi Örneğin: sınırlayıcı kutulara bakın. YOLO'nun metnin nerede olduğunu tespit etmesini istiyorum. Ancak …

12 python  opencv  machine-learning  deep-learning  yolo 

Ben oluşturulan 3 ay veri (her satır karşılık gelen her satır) ve aynı için çok değişkenli bir zaman serisi analizi yapmak istiyorum: kullanılabilir sütunlar - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation Her Tarih veri kümesine 1 giriş ve 3 aylık veriye sahiptir ve diğer değişkenleri de tahmin etmek için çok değişkenli …

12 python  machine-learning  time-series  prediction 

Ön işleme ve segmentasyon için kütüphane ve tanıma için MNIST (0.98 doğrulukla) ile eğitilmiş bir model Javakullanarak , elle basılmış çok basamaklı tanıma üzerinde çalışıyorum.OpenCVKeras Tanıma, bir şey dışında oldukça iyi çalışıyor gibi görünüyor. Şebeke genellikle ağları tanımıyor ("bir numara"). Segmentasyonun önişleminden / yanlış uygulanmasından veya standart MNIST'de eğitilmiş bir …

12 java  opencv  machine-learning  image-recognition  mnist 

İçinde metin (sayılar ve alfabe) içeren bu görüntü var. Bu resimde bulunan tüm metin ve sayıların yerini almak istiyorum. Ayrıca tüm metni de çıkarmak istiyorum. Kordinatları ve resmimdeki tüm metni (sayılar ve alfabe) nasıl alabilirim. Örneğin 10B, 44, 16, 38, 22B vb.

11 python  opencv  machine-learning  image-processing  deep-learning 

Karar Ağacı'nı kullanıyordum ve bu hata ortaya çıktı. Geri Yayılımı kullandığımda da aynı durum ortaya çıktı. Nasıl çözebilirim? (Zavallı İngilizcem için özür dilerim) import pandas as pd import numpy as np a = np.test() f = open('E:/lgdata.csv') data = pd.read_csv(f,index_col = 'id') x = data.iloc[:,10:12].as_matrix().astype(int) y = data.iloc[:,9].as_matrix().astype(int) from sklearn.tree …

11 python  numpy  machine-learning  nose