«neural-networks» etiketlenmiş sorular

İkili sınıflandırma görevinde dengesiz bir veri setim var, burada pozitifler negatiflere karşı% 0.3'e karşı% 99.7. Pozitif ve negatifler arasındaki boşluk çok büyük. Bir CNN'yi MNIST probleminde kullanılan yapı ile eğittiğimde, test sonucu yüksek bir Yanlış Negatif Oran gösterir. Ayrıca, eğitim hatası eğrisi başlangıçta birkaç dönemde hızla düşer, ancak sonraki dönemlerde …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

François Chollet'in Python ile Derin Öğrenmesi'nde şöyle diyor: Sonuç olarak, modelin yapılandırmasını doğrulama setindeki performansına göre ayarlamak, modeliniz hiçbir zaman doğrudan doğrudan eğitilmemiş olsa bile, doğrulama setine aşırı takılmasına neden olabilir. Bu fenomenin merkezinde bilgi sızıntısı kavramı vardır. Modelinizin doğrulama parametresindeki performansına göre bir hiperparametreyi her ayarladığınızda, doğrulama verileri hakkında …

9 neural-networks  cross-validation  hyperparameter 

biçimindeki bir işlevin standart adı var mı? Örneğin doğrusal bir fonksiyondur.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

Bu yüzden kendime sinir ağlarını öğretmeye çalışıyorum (regresyon uygulamaları için, kedilerin resimlerini sınıflandırmak değil). İlk deneylerim, bir FIR filtresi ve Ayrık Fourier Dönüşümü ("önce" ve "sonra" sinyalleri üzerinde eğitim) uygulamak için bir ağı eğitiyordu, çünkü bunların ikisi de etkinleştirme işlevi olmayan tek bir katman tarafından uygulanabilen doğrusal işlemlerdir. Her ikisi …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

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 . 2 yıl önce kapalı . Makine öğrenimi alanında yeniyim, ancak Keras ile basit bir sınıflandırma algoritması uygulamak istedim. Ne …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Cox orantılı tehlike modelinden sağkalım eğrisini nasıl yorumluyorsunuz? Bu oyuncak örneğinde, verilerdeki agedeğişken üzerinde bir cox orantılı tehlike modelimiz olduğunu kidneyve hayatta kalma eğrisini oluşturduğumuzu varsayalım . library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Örneğin, zamanında hangi ifade doğrudur? ya da her ikisi de yanlış mı?200200200 Bildirim 1:% …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Ben görev bir görüntüde bir kutu (x, y) konumunu tahmin etmektir regresyon için basit bir evrişimsel sinir ağı, örneğin: Ağın çıktısında biri x, diğeri y için olmak üzere iki düğüm vardır. Ağın geri kalanı standart bir evrişimli sinir ağıdır. Kayıp, kutunun öngörülen konumu ile yer gerçeği konumu arasındaki standart ortalama …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

Diğerleri olduğundan, ilgili kaynaklar buldum burada ve burada LSTM hücrelerini anlamak için gayet yararlı olduğu. Değerlerin nasıl aktığını ve güncellendiğini anladığımdan eminim ve söz konusu "gözetleme deliği bağlantılarını" vb. Benim örnekte, her adımda uzunlukta bir giriş vektörü vardır ive uzunluktaki bir çıkış vektörü oburada, o < i. Her iki sayfanın …

9 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn 

Stanford NLP derin öğrenme sınıfının yazılı ödev problemlerindeki problemleri yaşıyorum http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln 3a'nın cevabını anlamaya çalışıyorum, burada orta kelime için vektörün türevini arıyorlar. Tahmin edilen bir kelime vektörü verildiğini varsayın vcvcv_{c}skipgram için orta kelimeye c karşılık gelir ve word2vec modellerinde bulunan softmax fonksiyonu ile kelime tahmini yapılır. y^Ö= p ( o …

9 self-study  neural-networks  backpropagation  word2vec 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 11 ay önce kapalı . Scikit çok katmanlı Perceptron Softmax aktivasyon fonksiyonunu uygulamak gerekir. Scikit dokümantasyonu Sinir ağı modellerinin konu (denetimli) diyor "MLPClassifier çıkış fonksiyonu …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

Arka plan: Güçlendirme öğrenme görevimde Sinir Ağı Q-değeri yaklaşımını kullanıyorum. Yaklaşım, bu soruda açıklananla tamamen aynıdır , ancak sorunun kendisi farklıdır. Bu yaklaşımda çıktıların sayısı, gerçekleştirebileceğimiz eylemlerin sayısıdır. Ve basit bir deyişle, algoritma aşağıdaki gibidir: A eylemini yapın, ödülü keşfedin, NN'den tüm olası eylemler için Q değerlerini tahmin etmesini isteyin, …

9 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning  q-learning 

Sorum, Wikipedia sayfasında verimli kodlama ve sinir ağı öğrenme algoritmaları hakkında özetlenen verimli kodlama hipotezi arasındaki ilişki ile ilgilidir . Etkili kodlama hipotezi ile sinir ağları arasındaki ilişki nedir? Etkili kodlama hipotezinden açıkça ilham alan herhangi bir sinir ağı modeli var mı? Yoksa tüm sinir ağı öğrenme algoritmalarının en azından …

9 neural-networks  information-theory