Perguntas de implementação sobre algoritmos de aprendizado de máquina. Perguntas gerais sobre aprendizado de máquina devem ser postadas em suas comunidades específicas.
Estou ciente da descida do gradiente e do algoritmo de propagação traseira. O que não entendo é: quando é importante usar um viés e como você o usa? Por exemplo, ao mapear a ANDfunção, quando eu uso 2 entradas e 1 saída, ela não fornece os pesos corretos; no entanto, quando eu uso 3 entradas (uma...
Por favor, ajude-me a entender a diferença entre um algoritmo generativo e um discriminativo , tendo em mente que sou apenas
Depois de treinar um modelo no Tensorflow: Como você salva o modelo treinado? Como você mais tarde restaura esse modelo
Estou achando difícil entender o processo de Naive Bayes e queria saber se alguém poderia explicá-lo com um simples processo passo a passo em inglês. Entendo que são necessárias comparações entre os tempos ocorridos como uma probabilidade, mas não tenho idéia de como os dados de treinamento estão...
Estou desenvolvendo um site interno para uma ferramenta de gerenciamento de portfólio. Há muitos dados de texto, nomes de empresas etc. Fiquei realmente impressionado com a capacidade de alguns mecanismos de pesquisa responderem rapidamente às consultas com "Você quis dizer: xxxx". Eu preciso ser...
Qual é a diferença entre época e iteração ao treinar um perceptron de várias
Atualmente, essa questão não se encaixa no nosso formato de perguntas e respostas. Esperamos que as respostas sejam apoiadas por fatos, referências ou conhecimentos, mas essa pergunta provavelmente solicitará debates, argumentos, pesquisas ou discussões prolongadas. Se você acha...
Eu estava examinando os documentos da API do tensorflow aqui . Na documentação do tensorflow, eles usaram uma palavra-chave chamada logits. O que é isso? Em muitos métodos nos documentos da API, ele é escrito como tf.nn.softmax(logits, name=None) Se o que está escrito é logitsapenas um Tensors,...
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 no mês passado . Melhore...
Na função TensorFlow a seguir, devemos alimentar a ativação de neurônios artificiais na camada final. Isso eu entendo. Mas não entendo por que é chamado logits? Isso não é uma função matemática? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels =...
Da classe de aprendizado profundo do Udacity , o softmax de y_i é simplesmente o exponencial dividido pela soma do exponencial de todo o vetor Y: Onde S(y_i)está a função softmax de y_ie eé o exponencial e jé o não. de colunas no vetor de entrada Y. Eu tentei o seguinte: import numpy as...
Quando temos que prever o valor de um resultado categórico (ou discreto), usamos regressão logística . Acredito que usamos regressão linear para prever também o valor de um resultado, dados os valores de entrada. Então, qual é a diferença entre as duas
Digamos que eu tenho uma matriz numpy 1d a = array([1,0,3]) Gostaria de codificar isso como uma matriz 2d 1-hot b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) Existe uma maneira rápida de fazer isso? Mais rápido do que apenas fazer um loop apara definir elementos b, é
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado no ano passado .
Quando eu treinei minha rede neural com Theano ou Tensorflow, eles reportarão uma variável chamada "perda" por época. Como devo interpretar essa variável? Maior perda é melhor ou pior, ou o que isso significa para o desempenho final (precisão) da minha rede
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Existe uma regra prática sobre como melhor dividir dados em conjuntos de treinamento e validação? Uma divisão par 50/50 é aconselhável? Ou há vantagens claras de ter mais dados de treinamento em relação aos dados de validação (ou vice-versa)? Ou essa escolha depende praticamente do aplicativo? Eu...
Como salvar um classificador treinado Naive Bayes em disco e usá-lo para prever dados? Eu tenho o seguinte programa de amostra no site scikit-learn: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data,...
É possível especificar sua própria função de distância usando o K-Means Clustering do
Alguns dias atrás, fiz uma pergunta sobre como encontrar os vizinhos mais próximos para um determinado vetor. Meu vetor agora tem 21 dimensões e antes de prosseguir, porque não sou do domínio do Machine Learning nem da Matemática, estou começando a me perguntar algumas questões fundamentais: A...