Eu queria saber se era possível treinar um SVM (digamos um linear, para facilitar as coisas) usando a retropropagação? Atualmente, estou em um obstáculo, porque só consigo pensar em escrever a saída do classificador como f( x ; θ , b ) = sgn ( θ ⋅ x - ( b + 1 ) ) = sgn ( g( x ; θ , b )...
Deste vídeo por Andrew Ng por volta das 5:00 Como são e ? De fato, o que significa? é obtido comparando com y, essa comparação não é possível para a saída de uma camada oculta,
Entendo que o pré-treinamento é usado para evitar alguns dos problemas do treinamento convencional. Se eu usar a retropropagação com, digamos, um autoencodificador, sei que vou ter problemas de tempo porque a retropropagação é lenta, e também que posso ficar preso no ótimo local e não aprender...
Estou enfrentando os problemas dos problemas de atribuição escrita da classe de aprendizado profundo da Stanford PNL http://cs224d.stanford.edu/assignment1/assignment1_soln Estou tentando entender a resposta para 3a onde eles estão procurando a derivada do vetor para a palavra central. Suponha...
Estou usando dois perceptrons de múltiplas camadas de feedforward de múltiplas camadas (MLPs). Com os mesmos dados de entrada (14 neurônios de entrada), faço uma classificação (verdadeiro / falso) e uma regressão (se verdadeiro, "quanto") ¹. Até agora, usei preguiçosamente o Matlabs patternnet e...
Comecei a ler sobre Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Memória de Longo Prazo (LSTM) ... (... oh, não há pontos de representantes suficientes aqui para listar referências ...) Uma coisa que eu não entendo: sempre parece que os neurônios em cada instância de uma camada oculta ficam "totalmente...
Estou demorando um pouco para tentar entender os cálculos e a mecânica dos algoritmos de aprendizado de máquina que uso no meu dia-a-dia. Estudando a literatura de retropropagação no curso CS231n, quero ter certeza de que entendi a regra da cadeia corretamente antes de continuar meu estudo....