Запитання з тегом «residual-networks»

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Я читав статтю « Глибоке залишкове навчання для розпізнавання зображень» і у мене виникли труднощі з розумінням на 100%, що означає залишковий блок обчислювально. Читаючи їхній документ, вони мають малюнок 2: що ілюструє, яким повинен бути Залишковий блок. Чи обчислення залишкового блоку просто те саме, що: y =σ( Ш2σ( Ш1x …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

Нещодавно ми побачили появу Залишкової Нейронної Мережі, де кожен шар складається з обчислювального модуля та з'єднання, що зберігає вхід до шару, такого як вихід i-го шару демонструє: Мережа дозволяє витягнути залишкові характеристики та дозволяє отримати більш глибоку глибину, в той час як бути більш надійною до зникаючої градієнтної проблеми, досягаючи …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks