machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं वर्तमान में SVM का उपयोग कर रहा हूं और अपने प्रशिक्षण सुविधाओं को [0,1] की सीमा तक बढ़ा रहा हूं। मैं अपने प्रशिक्षण सेट को पहले फिट / रूपांतरित करता हूँ और फिर उसी परिवर्तन को अपने परीक्षण सेट में लागू करता हूँ। उदाहरण के लिए: ### Configure transformation …

11 machine-learning  svm  feature-scaling 

t-SNE, जैसा कि [1] में है, कुल्लबैक-लीब्लर (KL) विचलन को उत्तरोत्तर कम करके काम करता है, जब तक कि एक निश्चित स्थिति पूरी नहीं हो जाती। T-SNE के निर्माता विज़ुअलाइज़ेशन के लिए प्रदर्शन मानदंड के रूप में KL विचलन का उपयोग करने का सुझाव देते हैं: आप K -back-Leibler divergences …

11 machine-learning  python 

क्या कोई यह सुझाव दे सकता है कि फीचर इंजीनियरिंग से पहले या फीचर इंजीनियरिंग के बाद सहसंबद्ध चर को हटाने के लिए सही चरण क्या है?

11 machine-learning  feature-selection  data-science-model 

मैं डीप लर्निंग के लिए बहुत नया हूँ और मुझे यह जानने में विशेष रूप से दिलचस्पी है कि LSTM और BiLSTM क्या हैं और इनका उपयोग कब करना है (प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्र)। LSTM और BILSTM RNN से अधिक लोकप्रिय क्यों हैं? क्या हम इन गहरी शिक्षण वास्तुकलाओं का उपयोग …

11 machine-learning  deep-learning  rnn  lstm 

मैं "मशीन लर्निंग" और "डीप लर्निंग" शब्दों के बीच के अंतर से थोड़ा भ्रमित हूँ। मैंने इसे Googled और कई लेख पढ़े हैं, लेकिन यह अभी भी मेरे लिए बहुत स्पष्ट नहीं है। टॉम मिशेल द्वारा मशीन लर्निंग की एक ज्ञात परिभाषा है: एक कंप्यूटर प्रोग्राम को कहा जाता है …

11 machine-learning  deep-learning 

नीचे दिए गए ग्राफ़ में, x- अक्ष => डेटा सेट आकार y- अक्ष => क्रॉस सत्यापन स्कोर लाल रेखा प्रशिक्षण डेटा के लिए है ग्रीन लाइन डेटा के परीक्षण के लिए है एक ट्यूटोरियल में जिसका मैं उल्लेख कर रहा हूं, लेखक कहता है कि वह बिंदु जहां लाल रेखा …

11 machine-learning  cross-validation 

क्या होता है जब हम गैर-रेखीय रूप से वियोज्य डेटा पर एक बुनियादी समर्थन वेक्टर मशीन (रैखिक कर्नेल और कोई नरम-मार्जिन) को प्रशिक्षित करते हैं? अनुकूलन समस्या संभव नहीं है, इसलिए न्यूनतमकरण एल्गोरिथ्म क्या लौटाता है?

11 machine-learning  svm 

Backpropagation के दौरान CNN के फ़िल्टर वेट नहीं बदलने का क्या प्रभाव है? मैंने MNIST डेटासेट पर प्रशिक्षण के दौरान केवल पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर वेट को बदला और फिर भी लगभग 99 प्रतिशत सटीकता हासिल की।

10 machine-learning  cnn  mnist 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 5 साल पहले …

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मैं वर्तमान में एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं और मैं यह तय नहीं कर सकता कि मेरे शुरुआती स्टॉपिंग मानदंड को लागू करने के लिए किसका उपयोग किया जाए: सत्यापन हानि या सटीकता / f1score / auc / जो भी सत्यापन सेट पर गणना की जाती है। …

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किसी कारण से, अपने अविश्वसनीय परिणामों के बावजूद, AlphaGo Zero को मूल AlphaGo के रूप में उतना प्रचार नहीं मिल रहा है। खरोंच से शुरू, यह पहले से ही अल्फ़ा मास्टर को पीट चुका है और कई अन्य बेंचमार्क पारित कर चुका है। और भी अविश्वसनीय रूप से, यह 40 …

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मैं ML और TensorFlow के लिए नया हूं (मैंने कुछ घंटों पहले शुरू किया था), और मैं एक समय श्रृंखला में अगले कुछ डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं अपना इनपुट ले रहा हूं और इसके साथ यह कर रहा …

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विवरण: GPU : GTX 1080 प्रशिक्षण : ~ १० वर्गों से संबंधित १.१ मिलियन छवियां मान्यता : ~ 150 हजार चित्र 10 वर्गों से संबंधित हैं समय प्रति युग : ~ 10 घंटे मैंने CUDA, cuDNN और Tensorflow (Tensorflow GPU साथ ही) सेटअप किया है। मुझे नहीं लगता कि मेरा …

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पृष्ठभूमि: रिले सक्रियण के साथ तंत्रिका नेटवर्क फिटिंग करते हुए, मैंने पाया कि कभी-कभी भविष्यवाणी स्थिर के पास हो जाती है। मेरा मानना ​​है कि यह रिले न्यूरॉन्स के प्रशिक्षण के दौरान मरने के कारण है जैसा कि यहां कहा गया है। ( तंत्रिका नेटवर्क में "डाइंग रेएलयू" समस्या क्या …

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मैं सोच रहा हूं कि एक ईईजी संदर्भ में एक आवर्तक वास्तुकला की व्याख्या कैसे करें। विशेष रूप से मैं इसे एक आवर्तक CNN (LSTM जैसे आर्किटेक्चर के विपरीत) के रूप में सोच रहा हूं, लेकिन शायद यह अन्य प्रकार के आवर्तक नेटवर्क पर भी लागू होता है जब मैं …

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