Atualmente, estou trabalhando na implementação da descida estocástica de gradiente SGD, para redes neurais usando propagação traseira, e enquanto eu entendo seu objetivo, tenho algumas perguntas sobre como escolher valores para a taxa de aprendizado. A taxa de aprendizado está relacionada à forma...
Percebi que termos como hiperparâmetro do modelo e parâmetro do modelo foram usados alternadamente na Web, sem esclarecimentos prévios. Eu acho que isso está incorreto e precisa de explicação. Considere um modelo de aprendizado de máquina, um classificador ou reconhecedor de imagens baseado em...
Sou iniciante em redes neurais e tive problemas para entender dois conceitos: Como se decide o número de camadas intermediárias que uma determinada rede neural possui? 1 vs. 10 ou o que quer. Como se decide o número de neurônios em cada camada do meio? É recomendável ter um número igual de...
Do tutorial da Keras RNN: "RNNs são complicadas. A escolha do tamanho do lote é importante, a escolha da perda e do otimizador é crítica, etc. Algumas configurações não convergirão." Portanto, essa é uma pergunta mais geral sobre o ajuste dos hiperparâmetros de um LSTM-RNN no Keras. Gostaria de...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria...
Entendo como um Modelo Markov Oculto é usado em sequências genômicas, como encontrar um gene. Mas não entendo como chegar a um determinado modelo de Markov. Quero dizer, quantos estados o modelo deve ter? Quantas transições possíveis? O modelo deve ter um loop? Como eles saberiam que seu modelo é...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou
Uma visão geral do processo de otimização de hiperparâmetros no scikit-learn está aqui . A pesquisa exaustiva na grade encontrará o conjunto ideal de hiperparâmetros para um modelo. A desvantagem é que a busca exaustiva na grade é lenta. A pesquisa aleatória é mais rápida que a pesquisa em grade,...
A Análise de Componentes Principais (PCA) é usada para reduzir dados n-dimensionais para dados k-dimensionais para acelerar as coisas no aprendizado de máquina. Após a aplicação do PCA, pode-se verificar quanto da variação do conjunto de dados original permanece no conjunto de dados resultante. Um...