Eu estou trabalhando em pesquisa, onde necessidade de uma classificar de WINNER três event = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Meu modelo atual é: def...
Esta questão se resume a "como as camadas de convolução funcionam exatamente . Suponha que eu tenha uma imagem escala de cinza. Então a imagem tem um canal. Na primeira camada, aplico uma convolução com filtros e preenchimento . Então eu tenho outra camada de convolução com convolutions e filtros...
No contexto do Machine Learning , vi o termo Ground Truth usado muito. Pesquisei bastante e encontrei a seguinte definição na Wikipedia : No aprendizado de máquina, o termo "verdade fundamental" refere-se à precisão da classificação do conjunto de treinamento para técnicas de aprendizado...
Vi discussões sobre a sobrecarga de uma GPU e, para redes 'pequenas', pode ser mais rápido treinar em uma CPU (ou rede de CPUs) do que em uma GPU. O que se entende por 'pequeno'? Por exemplo, um MLP de camada única com 100 unidades ocultas seria 'pequeno'? Nossa definição de 'pequeno' muda...
Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em...
Então, estou começando a aprender como uma rede neural pode operar para reconhecer padrões e categorizar entradas, e vi como uma rede neural artificial pode analisar dados de imagem e categorizar as imagens ( demo com convnetjs ), e a chave é reduzir a amostra da imagem e cada pixel estimula um...
Quero treinar um modelo profundo com uma grande quantidade de dados de treinamento, mas minha área de trabalho não tem esse poder para treinar um modelo tão profundo com esses dados abundantes. Gostaria de saber se existem serviços de nuvem gratuitos que podem ser usados para o treinamento de...
Eu tenho um pouco de conhecimento autodidata trabalhando com algoritmos de Machine Learning (o material básico do tipo Floresta Aleatória e Regressão Linear). Decidi ramificar-me e começar a aprender RNN's com Keras. Ao analisar a maioria dos exemplos, que geralmente envolvem previsões de ações,...
Como o Keras calcula a precisão a partir das probabilidades classwise? Digamos, por exemplo, temos 100 amostras no conjunto de teste que podem pertencer a uma das duas classes. Também temos uma lista das probabilidades de classe. Qual limite o Keras usa para atribuir uma amostra a uma das duas...
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...
Estou procurando usar a implementação word2vec do google para criar um sistema de reconhecimento de entidade nomeado. Ouvi dizer que as redes neurais recursivas com propagação reversa através da estrutura são adequadas para tarefas de reconhecimento de entidades nomeadas, mas não consegui encontrar...
Qual é a diferença entre a descida de gradiente e a descida de gradiente estocástica? Eu não estou muito familiarizado com isso, você pode descrever a diferença com um pequeno
Espero que você possa me ajudar, pois tenho algumas perguntas sobre este tópico. Sou novo no campo do aprendizado profundo e, embora tenha feito alguns tutoriais, não consigo relacionar ou distinguir conceitos um do
Eu sempre ouvi pessoas dizendo que por que as redes neurais convolucionais ainda são pouco compreendidas. Sabe-se por que as redes neurais convolucionais sempre acabam aprendendo recursos cada vez mais sofisticados à medida que avançamos nas camadas? O que os levou a criar uma pilha de recursos e...
Como calcular o mAP (Precisão média média) para a tarefa de detecção das tabelas de classificação Pascal VOC? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 Disse - na página 11 : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf Precisão Média...
Eu tenho um conjunto de dados contendo 34 colunas de entrada e 8 colunas de saída. Uma maneira de resolver o problema é pegar as 34 entradas e criar um modelo de regressão individual para cada coluna de saída. Gostaria de saber se esse problema pode ser resolvido usando apenas um modelo,...
Gostaria de saber se existe algum cenário em que a descida do gradiente não converja ao mínimo. Estou ciente de que nem sempre é garantido que a descida do gradiente converja para um ótimo global. Também estou ciente de que ele pode divergir de um ótimo se, digamos, o tamanho da etapa for muito...
Ao treinar redes neurais, um hiperparâmetro é do tamanho de um minibatch. As opções comuns são 32, 64 e 128 elementos por mini lote. Existem regras / diretrizes para o tamanho de um mini lote? Alguma publicação que investiga o efeito no
Talvez isso seja muito amplo, mas estou procurando referências sobre como usar o aprendizado profundo em uma tarefa de resumo de texto. Eu já implementei a sumarização de texto usando abordagens padrão de frequência de palavras e classificação de frases, mas gostaria de explorar a possibilidade de...
Qual é melhor para precisão ou são iguais? Obviamente, se você usar categorical_crossentropy, usará uma codificação quente e se sparse_categorical_crossentropy, codificará como números inteiros normais. Além disso, quando um é melhor que o