Наука про дані neural-network

3

Чи є якісні нестандартні мовні моделі для python?

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python nlp language-model r statistics linear-regression machine-learning classification random-forest xgboost python sampling data-mining orange predictive-modeling recommender-system statistics dimensionality-reduction pca machine-learning python deep-learning keras reinforcement-learning neural-network image-classification r dplyr deep-learning keras tensorflow lstm dropout machine-learning sampling categorical-data data-imputation machine-learning deep-learning machine-learning-model dropout deep-network pandas data-cleaning data-science-model aggregation python neural-network reinforcement-learning policy-gradients r dataframe dataset statistics prediction forecasting r k-means python scikit-learn labels python orange cloud-computing machine-learning neural-network deep-learning rnn recurrent-neural-net logistic-regression missing-data deep-learning autoencoder apache-hadoop time-series data preprocessing classification predictive-modeling time-series machine-learning python feature-selection autoencoder deep-learning keras tensorflow lstm word-embeddings predictive-modeling prediction machine-learning-model machine-learning classification binary theory machine-learning neural-network time-series lstm rnn neural-network deep-learning keras tensorflow convnet computer-vision

1

Використовуючи попередньо підготовлений класифікатор CNN та застосуйте його до іншого набору даних зображення

Як би ви оптимізувати з заздалегідь навчених neural network застосовувати його в окрему проблему? Ви б просто додали більше шарів до попередньо підготовленої моделі та протестували її на своєму наборі даних? Наприклад, якщо завданням було використання CNN для класифікації шпалерних груп , я впевнений, що це не буде працювати безпосередньо …

11 neural-network deep-learning classification convnet

3

Нейронні мережі - Знайдіть більшість подібних зображень

Я працюю з Python, scikit-learn та керами. У мене є 3000 тисяч зображень наручних годинників, таких як: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Я хочу написати програму, яка отримує на вхід фото реального годинника, який може бути зроблений за менш ідеальних умов, ніж фотографії вище (різний колір тла, темніша блискавка …

11 python neural-network keras

1

Нейронна мережа Tensorflow TypeError: Аргумент вилучення має недійсний тип

Я створюю просту нейронну мережу за допомогою tensorflow, а дані, які я зібрав сам, однак, це не співпрацює: PI зіткнувся з помилкою, яку я не можу виправити або знайти виправлення, і я би радив вашій допомозі. Повідомлення про помилку: TypeError: Аргумент вилучення 2861.6152 з 2861.6152 має недійсний тип, повинен бути …

11 machine-learning python neural-network tensorflow

2

Не вдається з’ясувати лінійний шар вбудовування в звивисту нейронну мережу?

Я маю мережеву архітектуру з паперу, "вивчаючи дрібнозернисту схожість зображення з глибоким ранжуванням", і я не в змозі зрозуміти, як виводиться з трьох паралельних мереж злиття за допомогою лінійного шару вбудовування. Єдина інформація, що надається на цьому шарі, в роботі Нарешті, ми нормалізуємо вставки з трьох частин і поєднуємо їх …

11 neural-network deep-network

2

Класифікація документів за допомогою згорткової нейронної мережі

Я намагаюся використовувати CNN (звивисту нейронну мережу) для класифікації документів. CNN для короткого тексту / речень вивчався у багатьох працях. Однак, схоже, жоден папір не використовував CNN для довгого тексту чи документа. Моя проблема полягає в тому, що в документі занадто багато функцій. У моєму наборі даних кожен документ містить …

11 classification neural-network text-mining convnet word2vec

2

Нейронна мережа для моніторингу сервера

Я дивлюся на pybrain для отримання тривог монітора сервера та визначення першопричини проблеми. Я задоволений навчанням цього методу під контрольованим навчанням та курінгом наборів даних про навчання. Дані структуровані приблизно так: Тип сервера A №1 Сигналізація типу 1 Сигналізація типу 2 Тип сервера A №2 Сигналізація типу 1 Сигналізація типу …

11 machine-learning neural-network

2

Випадання на яких шарах LSTM?

Використовуючи багатошаровий LSTMз випаданням, чи доцільно наносити випадання на всі приховані шари, а також вихідні щільні шари? У роботі Гінтона (яка запропонувала Dropout) він наклав Dropout лише на щільні шари, але це було тому, що приховані внутрішні шари були звивистими. Очевидно, я можу перевірити свою конкретну модель, але мені було …

11 neural-network lstm rnn dropout stacked-lstm

3

Нейрові мережі - кореляція втрат та точності

Мене трохи бентежить співіснування метрики втрат і точності в нейронних мережах. Обидва повинні надавати «точність» з порівняння yyy і у , чи не так? Тож чи не застосування двох зайвих у навчальних епохах? Більше того, чому вони не співвідносяться?y^y^\hat{y}

11 neural-network evaluation

3

Кращі мови для наукових обчислень [закрито]

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

10 efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system

3

Рання зупинка на втраті перевірки чи на точності?

В даний час я навчаю нейронну мережу, і не можу вирішити, що використовувати для реалізації своїх критеріїв раннього припинення: втрата валідації або такі показники, як точність / f1score / auc / незалежно від обчислених наборів перевірки. У своєму дослідженні я натрапив на статті, що захищають обидві точки зору. Здається, Керас …

10 machine-learning neural-network deep-learning classification

1

Використання RNN (LSTM) для системи розпізнавання жестів

Я намагаюся створити систему розпізнавання жестів для класифікації жестів ASL (американської мови жестів ) , тому мій вхід повинен бути послідовністю кадрів або з камери, або з відеофайлу, тоді він визначає послідовність і відображає її у відповідній клас (спати, допомагати, їсти, бігати тощо) Справа в тому, що я вже створив …

10 neural-network deep-learning keras rnn lstm

2

Як перевірити наявність мертвих нейронів релу

Передумови: Під час встановлення нейронних мереж з активацією relu я виявив, що іноді прогноз стає майже постійним. Я вважаю, що це пов’язано з нейронами relu, що гинуть під час тренувань, про що йдеться тут. ( Яка проблема "вмираючої ReLU" в нейронних мережах? ) Питання: Що я сподіваюся зробити, це здійснити …

10 machine-learning neural-network keras

3

Мережа штучних нейронів (ANN) з довільною кількістю входів і виходів

Я хотів би використовувати ANNs для своєї проблеми, але проблема полягає в тому, що мої входи та виходи не визначаються. Я здійснив пошук в Google, перш ніж ставити запитання, і виявив, що RNN може допомогти мені в моїй проблемі. Але всі приклади, які я знайшов, якимось чином визначають кількість вхідних …

10 python neural-network keras rnn pytorch

3

Рецидивна (CNN) модель на даних ЕЕГ

Мені цікаво, як інтерпретувати повторювану архітектуру в контексті EEG. Конкретно я думаю про це як про рецидивуючу CNN (на відміну від таких архітектур, як LSTM), але, можливо, це стосується і інших типів рекурентних мереж Коли я читаю про R-CNN, вони зазвичай пояснюються в контекстах класифікації зображень. Вони зазвичай описуються як …

10 machine-learning neural-network convnet rnn

Запитання з тегом «neural-network»