Estou usando o Dynamic Time Warping para corresponder a uma curva de "consulta" e "modelo" e obtendo sucesso razoável até o momento, mas tenho algumas perguntas básicas: Estou avaliando uma "correspondência" avaliando se o resultado da DTW é menor que algum valor limite que eu mostro...
Desejo executar a análise da contagem de quadratura em vários processos de pontos (ou um processo de pontos marcados), para aplicar algumas técnicas de redução de dimensionalidade. As marcas não são distribuídas de forma idêntica, ou seja, algumas aparecem com bastante frequência e outras são...
De acordo com "Efficient Backprop" de LeCun et al (1998) , é uma boa prática normalizar todas as entradas para que elas fiquem centralizadas em torno de 0 e fiquem dentro da faixa da segunda derivada máxima. Então, por exemplo, usaríamos [-0,5,0,5] para a função "Tanh". Isso é para ajudar o...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Estou trabalhando com um grande conjunto de dados do acelerômetro coletados com vários sensores usados por muitos assuntos. Infelizmente, ninguém aqui parece conhecer as especificações técnicas dos dispositivos e acho que nunca foram recalibrados. Não tenho muitas informações sobre os...
Estou ciente de que é prática comum padronizar os recursos para regressão de cordões e laços, no entanto, seria mais prático normalizar os recursos em uma escala (0,1) como alternativa à padronização do escore z para esses métodos de regressão?
Eu estou usando regressão logística para prever y dado x1 e x2: z = B0 + B1 * x1 + B2 * x2 y = e^z / (e^z + 1) Como a regressão logística deve lidar com casos em que minhas variáveis têm escalas muito diferentes? As pessoas constroem modelos de regressão logística com coeficientes de ordem...
Eu queria treinar uma rede com não linearidades que sofrem com o desaparecimento (ou o problema do gradiente explodindo, embora principalmente o desaparecimento). Sei que a maneira padrão (atual) é usar a normalização de lote 1 [BN] 1 ou simplesmente abandonar a não linearidade e usar as unidades...
Eu queria saber se alguém aqui pode explicar a diferença entre o modo de normalização l1, l2 e max no módulo sklearn.preprocessing.normalize ()? Depois de ler a documentação , não percebi a
No problema de triagem de mamografia comumente mencionado, com uma probabilidade de triagem de 80%, um valor anterior a 10% e uma taxa de falsos positivos de 50%, ou suas variantes, é fácil explicar que a probabilidade condicional posterior de uma triagem positiva indicar um câncer está presente é...
Estou tentando replicar Silver & Dunlap (1987) . Estou apenas comparando correlações médias ou médias de transformações z e transformações inversas. Parece que não estou replicando a assimetria no viés que eles encontram (zs transformados de volta não estão mais próximos do valor da população...
Meus dados consistem em várias medições contínuas e em algumas variáveis fictícias que representam os anos em que as medições foram feitas. Agora, quero aprender uma rede neural com os dados. Portanto, estou normalizando o zScore de todas as variáveis, incluindo as variáveis dummy. No entanto,...
O ensino a distância baseado em trigêmeos para reconhecimento facial parece muito eficaz. Estou curioso sobre um aspecto particular do artigo. Como parte de encontrar uma incorporação para um rosto, os autores normalizam as unidades ocultas usando a normalização L2, que restringe a representação a...
Eu estava lendo o documento de normalização em lote (BN) (1) e dizia: Para isso, uma vez treinada a rede, usamos a normalização x^=x−E[x]Var[x]+ϵ−−−−−−−−√x^=x−E[x]Var[x]+ϵ\hat{x} = \frac{x - E[x]}{ \sqrt{Var[x] + \epsilon}}usando a população , em vez de estatísticas de minilote. minha pergunta...
Suponha que você tenha dois conjuntos de dados D1 e D2. Ambos são amostrados da mesma distribuição subjacente X. Quero usá-los para treinar uma rede neural. Os recursos são todos os números inteiros não assinados no intervalo [0; 2 ^ 64]. Devido ao fato de os recursos estarem em escalas muito...
Estou tentando implementar o documento Image Style Transfer usando redes neurais convolucionais . Na seção 2 - Representações de imagens profundas, os autores mencionam a seguinte técnica de normalização de peso: Normalizamos a rede dimensionando os pesos de forma que a ativação média de cada...