Eu já passei por este post que usa nltk's cmudictpara contar o número de sílabas em uma palavra: from nltk.corpus import cmudict d = cmudict.dict() def nsyl(word): return [len(list(y for y in x if y[-1].isdigit())) for x in d[word.lower()]] No entanto, para palavras fora do dicionário do cmu,...
Suponha que você tenha um arquivo de vídeo cuja ordem de pixels foi embaralhada uma vez. Ou seja, uma ordem aleatória foi definida uma vez e aplicada a todos os quadros. Existe alguma abordagem conhecida para recuperar a ordem inicial de pixels? Tenho algumas idéias para recuperar a topologia...
No documento Normalização em lote: acelerando o treinamento em rede profunda por Redução da mudança interna de covariáveis ( aqui ) Antes de explicar o processo de normalização em lote, o artigo tenta explicar os problemas relacionados (não estou entendendo qual é o problema exato abordado aqui)...
Eu li esta pergunta: Como interpretar a saída de importância do XGBoost? sobre os três tipos diferentes de importância dos recursos: frequência (chamada "peso" no Python XGBoost), ganho e cobertura. No meu caso, eu tenho um recurso, Gender, que tem uma importância muito baixa com base na métrica...
Gostaria de saber a diferença em termos de aplicativos (por exemplo, qual é a detecção de fraude no cartão de crédito?) E em termos de técnicas usadas. Trabalhos de exemplo que definem a tarefa seriam
Considere uma Rede Neural Convolucional (CNN) para classificação de imagens. Para detectar recursos locais, o compartilhamento de peso é usado entre unidades na mesma camada convolucional. Nessa rede, os pesos do kernel são atualizados através do algoritmo de retropropagação. Uma atualização para...
Como a camada de incorporação é treinada na camada de incorporação Keras? (digamos, usando back-end tensorflow, o que significa que é semelhante ao word2vec, glove ou fasttext) Suponha que não usamos uma incorporação
Estou trabalhando em uma rede neural convolucional para classificação de imagens. O conjunto de dados de treinamento é muito grande para ser carregado na memória do meu computador (4 gb), além disso, também preciso tentar algum aprimoramento para equilibrar as classes. Eu estou usando keras. Eu...
Eu tenho construído alguns modelos para um projeto, mas não consigo entender a matemática dos algoritmos Adagrad e Adadelta. Entendo como funciona a descida do gradiente de baunilha e escrevi um código para fazê-lo funcionar com êxito. Ficarei grato se alguém me explicar essas duas coisas ou...
Eu estou tentando fazer alguma detecção de anomalia entre séries temporais # usando Python e sklearn (mas outras sugestões de pacotes são definitivamente bem-vindas!). Eu tenho um conjunto de 10 séries temporais; cada série temporal consiste em dados coletados do valor de torque de um pneu (total...
Quero fazer previsões um passo à frente para séries temporais com LSTM. Para entender o algoritmo, criei um exemplo de brinquedo: um processo autocorrelacionado simples. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) *...
Eu tenho jogado com um algoritmo que aprende a jogar tictactoe. O pseudocódigo básico é: repeat many thousand times { repeat until game is over { if(board layout is unknown or exploring) { move randomly } else { move in location which historically gives highest reward } } for each step in...
Recentemente, fiz uma lição de casa em que tive que aprender um modelo para a classificação de 10 dígitos do MNIST. O HW tinha algum código de andaime e eu deveria trabalhar no contexto desse código. Meu dever de casa funciona / passa nos testes, mas agora estou tentando fazer tudo do zero (minha...
Estou aprendendo o Tensorflow e deparei-me com diferentes colunas de recursos usadas no Tensorflow. Desses tipos, dois são categorical_identity_columne indicator_column. Ambos foram definidos da mesma maneira. Tanto quanto eu entendo, ambos convertem a coluna categórica em uma coluna codificada...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico do Data Science Stack Exchange. Fechado há 2 anos . Gostaria de eliminar todas as...
Estou treinando uma CNN para um problema de classificação de imagem de 3 classes. Minha perda de treinamento diminuiu sem problemas, que é o comportamento esperado. No entanto, minha perda de validação mostra muita flutuação. É algo com que eu deveria me preocupar ou devo escolher o modelo com a...
Eu posso ver dois motivos para usar Gradientes Sintéticos na RNN: Para acelerar o treinamento, corrigindo imediatamente cada camada com o gradiente previsto Ser capaz de aprender sequências mais longas Eu vejo problemas com os dois. Observe que eu realmente gosto de gradientes sintéticos...
Estou tentando classificar os dados brutos do acelerômetro x, y, z em seu rótulo correspondente. Qual é a melhor arquitetura para obter melhores resultados? Ou alguém tem alguma sugestão sobre arquiteturas LSTM construídas em keras com nós de entrada e
Estou tentando adicionar o GAE à minha implementação A2C há algum tempo, mas não consigo entender como isso funciona. Pelo que entendi, é que reduz a variação da função de estimativa de vantagem por meio de 'média' (ou generalização) das vantagens baseadas nos valores da distribuição. Tentei...
Estou estudando aprendizado de máquina com as palestras de Andrew Ng Stanford e me deparei com a teoria das dimensões do VC. De acordo com as palestras e o que entendi, a definição da dimensão VC pode ser dada como, Se você puder encontrar um conjunto de pontos, para que ele possa ser quebrado...