No artigo Super-resolução de imagem única foto-realista usando uma rede adversa generativa de Christian Ledig et al., A distância entre imagens (usada na função de perda) é calculada a partir de mapas de características extraídos da rede VGG19. Os dois usados no artigo são (um pouco confusos)...
A figura abaixo mostra 7 pontos em torno da origem. Um deles foi selecionado por um humano com base em regras e experiência e é colorido de vermelho (aquele no quadrante inferior esquerdo). Agora, temos mais de 1000 desses conjuntos de pontos e, para cada conjunto, um humano selecionou um único...
Estou trabalhando na classificação de texto, onde tenho 39 categorias / classes e 8,5 milhões de registros. (No futuro, dados e categorias aumentarão). Estrutura ou formato dos meus dados é o seguinte. ---------------------------------------------------------------------------------------- |...
Estou procurando ferramentas que ajudem a mim e à minha equipe a anotar conjuntos de treinamento. Eu trabalho em um ambiente com grandes conjuntos de dados, alguns dos quais são un ou semi-estruturados. Em muitos casos, existem registros que ajudam a encontrar uma verdade fundamentada. Em muitos...
Estou tentando gerar um modelo inteligente que pode digitalizar um conjunto de palavras ou seqüências de caracteres e classificá-los como nomes, números de celular, endereços, cidades, estados, países e outras entidades usando aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Eu tinha procurado...
Qual é o efeito de NÃO alterar os pesos de filtro de uma CNN durante a retropropagação? Alterei apenas os pesos da camada totalmente conectada durante o treinamento no conjunto de dados MNIST e ainda consegui quase 99% de
O aprendizado por reforço pode ser aplicado à previsão de séries temporais?
Normalização em lote e ReLUs são soluções para o problema do gradiente de fuga. Se estamos usando a normalização em lote, devemos usar sigmoides? Ou existem recursos de ReLUs que os fazem valer a pena mesmo ao usar batchnorm? Suponho que a normalização feita no batchnorm enviará zero ativações...
Estou tentando treinar essa implementação Keras do Deeplabv3 + no Pascal VOC2012, usando o modelo pré-treinado (que também foi treinado nesse conjunto de dados). Eu obtive resultados estranhos com a precisão convergindo rapidamente para a 1.0: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step...
Estou desenvolvendo um modelo de previsão usando Java Weka api. Posso prever a classe para a nova instância usando o seguinte código: double predictClass = classifer.classifyInstance(instance) No entanto, preciso de probabilidade de classe em vez de valor de classe. Agradecemos antecipadamente...
Estou verificando a documentação do XGBoost e afirmou que o XGBoost é uma biblioteca otimizada de aumento de gradiente distribuído . O que se entende por distribuído? Tenha um bom
Meu conjunto de treinamento contém cerca de 50 mil entradas com as quais faço um aprendizado inicial. Semanalmente, ~ 5k entradas são adicionadas; mas a mesma quantidade "desaparece" (pois são os dados do usuário que precisam ser excluídos após algum tempo). Portanto, uso o aprendizado on-line...
Eu sou Ph.D. em matemática aluno interessado em ingressar na indústria como cientista de dados após a graduação. Apresentarei brevemente alguns antecedentes sobre minha educação antes de fazer minha pergunta, para que seja melhor compreendida: Curso de Matemática: Isso tem sido principalmente em...
Alguém pode me explicar, como classificar dados como MNIST com rede MLBP-Neural se eu fizer mais de uma saída (por exemplo, 8), ou seja, se eu apenas usar uma saída, posso classificar facilmente os dados, mas se eu usar mais de um, qual saída devo
O caso de uso mais popular parece ser um sistema de recomendação de diferentes tipos (como recomendar itens de compras, usuários em redes sociais etc.). Mas quais são outras aplicações típicas de ciência de dados, que podem ser usadas em diferentes verticais? Por exemplo: previsão de rotatividade...
Analisando a apresentação e o material do Summingbird pelo Twitter, um dos motivos mencionados para o uso de clusters Storm e Hadoop juntos no Summingbird é que o processamento através do Storm resulta em cascata de erros. Para evitar essa cascata de erro e acumulação, o cluster Hadoop é usado para...
Eu quero testar a precisão de uma metodologia. Eu o executei ~ 400 vezes e recebi uma classificação diferente para cada execução. Eu também tenho a verdade básica, ou seja, a classificação real a ser testada. Para cada classificação, calculei uma matriz de confusão. Agora, quero agregar esses...
Estou desenvolvendo um sistema destinado a capturar o "contexto" da atividade do usuário em um aplicativo; é uma estrutura que os aplicativos da web podem usar para marcar a atividade do usuário com base em solicitações feitas ao sistema. Espera-se que esses dados possam alimentar recursos de ML,...
Estou desenvolvendo um algoritmo distribuído e, para melhorar a eficiência, ele se baseia no número de discos (um por máquina) e em uma estratégia eficiente de equilíbrio de carga. Com mais discos, podemos reduzir o tempo gasto com E / S; e com uma política eficiente de equilíbrio de carga, podemos...
Certa vez, ouvi dizer que filtrar spam usando listas negras não é uma boa abordagem, pois algum usuário que está procurando entradas no seu conjunto de dados pode estar procurando informações específicas das fontes bloqueadas. Também seria um fardo validar continuamente o estado atual de cada...