«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki Y yanıtımız ve X1, ...., Xn tahmincileri var. Y'yi X1, ...., Xn'in doğrusal bir modeli aracılığıyla sığdırmaya çalışsaydık ve Y ve X1, ..., Xn arasındaki gerçek ilişki doğrusal değildi. X'leri bir şekilde dönüştürüp sonra modeli takarak modeli düzeltmek için. Dahası, X1, ..., XN'in diğer özelliklerden bağımsız olarak y'yi …

15 machine-learning  random-forest 

Görüntü sınıflandırması hakkında bilimsel bir makale okuyorum. Deneysel sonuçlarda ilk 1 ve ilk 5 doğruluğundan bahsediyorlar, ancak terimi hiç duymadım ya da google kullanarak bulamıyorum. Birisi bana bir tanım verebilir veya bir yere yönlendirebilir mi? :)

15 machine-learning 

Doğrusal SVM sınıflandırmasını gerçekleştirirken, örneğin ortalamanın çıkarılması ve standart sapmaya bölünmesi ve daha sonra test verilerinin, egzersiz verilerinin ortalama ve standart sapması ile ölçeklendirilmesi yoluyla eğitim verilerinin normalleştirilmesi genellikle yararlıdır. Bu işlem neden sınıflandırma performansını önemli ölçüde değiştirir?

15 machine-learning  svm  standardization 

Optik karakter tanıma (OCR) projesi yapmak istiyorum. Biraz araştırma yaptıktan sonra ilginç görünen bir mimari ile karşılaştım: CNN + RNN + CTC. Kıvrık sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) hakkında bilgi sahibiyim, ancak Bağlantıcı Geçici Sınıflandırma (CTC) nedir? Layman'ın terimleriyle bir açıklama istiyorum.

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Derin Öğrenme için Adam optimizer hakkında okuyordum ve Begnio, Goodfellow ve Courtville'in yeni Deep Learning kitabında şu cümle ile karşılaştım: Adam, başlangıç ​​noktasındaki başlangıçlarını hesaplamak için hem birinci dereceden momentlerin (momentum terimi) hem de (merkezsiz) ikinci dereceden momentlerin tahminlerine önyargı düzeltmeleri içerir. bu önyargı düzeltme terimlerini dahil etmenin temel nedeni, …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

Temel makine öğreniminde aşağıdaki "temel kurallar" öğretilir: a) verilerinizin boyutu, hipotez kümenizin VC boyutunun boyutunun en az 10 katı olmalıdır. b) N bağlantılı bir sinir ağının VC boyutu yaklaşık N'dir. Yani derin bir öğrenme sinir ağı milyonlarca ünite dediğinde, bu milyarlarca veri noktasına sahip olmamız gerektiği anlamına mı geliyor? Lütfen …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

Derin öğrenme ile ilgili bu öğreticiye göre , ağırlık azalması (normalleştirme) genellikle önyargı terimlerine uygulanmaz. Neden? Arkasındaki önem (sezgi) nedir?

15 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

Carl Doersch'in Variational Autoencoders üzerine olan bu eğitimini inceliyorum . İkinci sayfada şunları belirtir: Bu tür en popüler çerçevelerden biri, bu öğreticinin konusu olan Variational Autoencoder [1, 3]. Bu modelin varsayımları zayıftır ve backpropagation yoluyla eğitim hızlıdır. VAE'ler bir tahmin yapar, ancak yüksek kapasiteli modeller göz önüne alındığında bu yaklaşımın …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Farklı dağılımı takip eden iki veri setim (kaynak ve hedef veriler) var. Kaynak ve hedef veriler arasındaki marjinal dağılımı hesaplamak için MMD - bu parametrik olmayan bir mesafe dağılımı - kullanıyorum. kaynak veri, Xs hedef veriler, Xt adaptasyon Matrix A * Yansıtılan veriler, Zs = A '* Xs ve Zt …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Derin öğrenme literatürü, degrade inişte sabit olmayan öğrenme oranları kullanarak akıllı hilelerle doludur. Üstel bozunma, RMSprop, Adagrad gibi şeylerin uygulanması kolaydır ve her derin öğrenme paketinde mevcuttur, ancak sinir ağlarının dışında var gibi görünmektedir. Bunun için herhangi bir nedeni var mı? Eğer insanlar umursamıyorlarsa, sinir ağlarının dışına bakmamıza gerek yok …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

Evrişimli sinir ağlarında (CNN), her adımdaki ağırlık matrisi, evrişime devam etmeden önce çekirdek matrisini elde etmek için satırlarını ve sütunlarını döndürür. Bu Hugo Larochelle tarafından video dizisiyle açıklanmıştır burada : Gizli haritaların hesaplanması, bir çekirdek matrisi [...] kullanarak önceki katmandaki bir kanalla ayrı bir kıvrım yapmaya karşılık gelir ve bu …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Görünüşte kolay bir sorunla karşılaştım, ancak birkaç hafta boyunca uygun bir çözüm bulamadım. Çok sayıda anket / anket verilerim var (on binlerce katılımcı, veri seti başına 50 bin), umarım ağırlıklar, tabakalaşma, spesifik yönlendirme vb. Her katılımcı için demografi (yaş, bölge ...) ve daha sonra çoğunlukla ikili (en fazla kategorik) değişkenler …

14 machine-learning  survey-weights  survey-sampling 

Üniversitemde bir makine öğrenimi kursu aldım. Sınavlardan birinde bu soru soruldu. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Yukarıdaki modellerden hangisi verilere daha uygun? (verilerin doğrusal regresyon kullanılarak modellenebileceğini varsayın) Doğru cevap (profesöre göre) her iki …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

Bu sorunun yapısı şöyledir: ilk olarak, topluluk öğrenme kavramını sağlarım , ayrıca örüntü tanıma görevlerinin bir listesini veririm, daha sonra topluluk öğrenme algoritmalarına örnekler veririm ve son olarak sorumu tanıtırım. Tüm ek bilgilere ihtiyaç duymayanlar sadece başlıklara bakabilir ve doğrudan soruma gidebilirler. Topluluk öğrenimi nedir? Wikipedia makalesine göre : İstatistik …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

Birkaç farklı algoritmanın performansını bir dizi test yoğunluğu üzerinde karşılaştıran MCMC yöntemlerinin büyük ölçekli çalışmaları var mı? Rios ve Sahinidis'in makalesine (2013) eşdeğer bir şey düşünüyorum , bu da çeşitli test fonksiyonları sınıflarında çok sayıda türev içermeyen kara kutu optimize edicisinin kapsamlı bir karşılaştırması. MCMC için performans, örneğin yoğunluk değerlendirmesi …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc