Eu tenho características esparsas que são preditivas, também tenho algumas características densas que também são preditivas. Preciso combinar esses recursos para melhorar o desempenho geral do classificador. Agora, quando tento combiná-los, os recursos densos tendem a dominar mais sobre os...
Preciso gerar relatórios periódicos (diários, mensais) do painel de análise da web. Eles serão estáticos e não requerem interação, então imagine um arquivo PDF como saída de destino. Os relatórios mesclam tabelas e gráficos (principalmente gráficos sparkline e bullet criados com o ggplot2). Pense...
Eu tenho um conjunto de dados com 3 classes com os seguintes itens: Classe 1: 900 elementos Classe 2: 15000 elementos Classe 3: 800 elementos Preciso prever as classes 1 e 3, que sinalizam desvios importantes da norma. A classe 2 é o caso "normal" padrão com o qual não me importo. Que tipo...
Eu tenho uma grande matriz esparsa de usuários e itens que eles gostam (na ordem de 1 milhão de usuários e 100 mil itens, com um nível muito baixo de escassez). Estou explorando maneiras pelas quais eu poderia executar a pesquisa kNN nele. Dado o tamanho do meu conjunto de dados e alguns testes...
Eu tenho um problema de agrupar uma quantidade enorme de frases em grupos por seus significados. Isso é semelhante a um problema quando você tem muitas frases e deseja agrupá-las por seus significados. Quais algoritmos são sugeridos para fazer isso? Não conheço o número de clusters com...
Pergunto-me, se há alguma heurística no número de características versus número de observações. Obviamente, se um número de recursos for igual ao número de observações, o modelo será super ajustado. Usando métodos esparsos (LASSO, rede elástica), podemos remover vários recursos para reduzir o...
Considere uma rede neural: Para um determinado conjunto de dados, dividimos em conjunto de treinamento, validação e teste. Suponha que façamos isso na proporção clássica 60:20:20 e evitemos o overfitting validando a rede verificando-a no conjunto de validação. Então, qual é a necessidade de...
Aqui, a resposta se refere a gradientes de fuga e explosão que têm sigmoidfunções de ativação semelhantes, mas, eu acho, Relutem uma desvantagem e é seu valor esperado. não há limitação para a saída do Relue, portanto, seu valor esperado não é zero. Lembro-me da época anterior à popularidade...
Estou tendo alguma dificuldade em derivar a propagação com a ReLU e fiz algum trabalho, mas não tenho certeza se estou no caminho certo. Função de custo: 12(y−y^)212(y−y^)2\frac{1}{2}(y-\hat y)^2em queyyyé o valor real, e y é um valor previsto. Suponha também quex> 0 sempre.y^y^\hat...
Ensacamento é a geração de múltiplos preditores que funcionam como um único preditor. A desistência é uma técnica que ensina às redes neurais a média de todas as sub-redes possíveis. Olhando para as competições mais importantes do Kaggle, parece que essas duas técnicas são usadas juntas com muita...
Estou trabalhando no reconhecimento de fala com o Tensorflow e planejo treinar o LSTM NN com um conjunto de dados massivo de ondas. Devido aos ganhos de desempenho, pretendo usar os tfrecords. Existem vários exemplos na internet (Inception for ex.) Em que os arquivos tfrecords são divididos em...
Estou trabalhando com uma pergunta do livro on-line: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Eu posso entender que, se a camada de saída adicional for de 5 neurônios de saída, provavelmente poderia definir um viés de 0,5 e um peso de 0,5 cada para a camada anterior. Mas a pergunta...
Qual é a diferença entre val_losse lossdurante o treinamento em Keras? Por exemplo Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 Em alguns sites, li que na validação o abandono não estava
Quando uma inicialização aleatória de centróides é usada, diferentes execuções de médias K produzem diferentes SSEs totais. E é crucial no desempenho do algoritmo. Quais são algumas abordagens eficazes para resolver esse problema? Abordagens recentes são
Estou trabalhando para melhorar um classificador supervisionado existente, para classificar sequências {protein} como pertencentes a uma classe específica (precursores do hormônio neuropeptídeo) ou não. Existem cerca de 1.150 "positivos" conhecidos, num contexto de cerca de 13 milhões de...
Alguém pode me dar alguns exemplos em que a precisão é importante e alguns exemplos em que a lembrança é
Eu sei que não há uma resposta clara para essa pergunta, mas vamos supor que eu tenha uma enorme rede neural, com muitos dados e que eu queira adicionar um novo recurso na entrada. A "melhor" maneira seria testar a rede com o novo recurso e ver os resultados, mas existe um método para testar se o...
Suponha que tenhamos dois tipos de recursos de entrada, categóricos e contínuos. Os dados categóricos podem ser representados como um código A quente, enquanto os dados contínuos são apenas um vetor B no espaço de dimensão N. Parece que o simples uso de concat (A, B) não é uma boa escolha, pois A,...
Existem artigos ou discussões sobre a extração de parte do texto que contêm mais informações sobre o documento atual. Por exemplo, eu tenho um grande corpus de documentos do mesmo domínio. Há partes do texto que contêm as principais informações sobre as quais um único documento fala. Quero extrair...
Estou começando a aprender Machine learning no site da Tensorflow. Eu desenvolvi uma compreensão muito rudimentar do fluxo que um programa de aprendizado profundo segue (esse método me faz aprender rápido, em vez de ler livros e grandes artigos). Existem algumas coisas confusas que me deparei,...