Perguntas com a marcação «machine-learning»

Esta pergunta é referente ao documento Deepmind sobre DDPG: https://arxiv.org/pdf/1509.02971v5.pdf . A maioria (todas?) Das implementações do algoritmo DDPG que eu vi computam a atualização do gradiente na rede do ator por ∇(J)=∇μ(s|θ)(Q(s,μ(s|θ))∇θ(μ(s|θ))∇(J)=∇μ(s|θ)(Q(s,μ(s|θ))∇θ(μ(s|θ))\nabla(J)=\nabla_{\mu(s|\theta)}(Q(s,\mu(s|\theta))\nabla_{\theta}(\mu(s|\theta)), Onde θθ\theta representa os parâmetros da rede de atores, μμ\mu representa a rede de atores, QQQ representa …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

Eu tenho um problema de classificação binária (aprendizado supervisionado), onde todos os meus recursos são booleanos, com o seguinte toque: Eu quero aprender um classificador que é monótono . Em outras palavras, alterar qualquer subconjunto de recursos de 0 para 1 nunca deve alterar a saída do classificador de 1 …

8 machine-learning  binary-data  supervised-learning 

Estou lendo o livro de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Chris Bishop . Encontrei o termo inferência probabilística várias vezes. Eu tenho algumas perguntas. A inferência probabilística é aplicável apenas em um contexto de modelagem gráfica? Qual é a distinção entre inferência estatística tradicional (valores de p, …

8 machine-learning  probability  inference  graphical-model 

Encontrei em algum lugar que o conjunto de testes não deve ser usado como um conjunto de validação. Por quê? O conjunto de validação é acionado quando os parâmetros do modelo são fixados e o aprendizado ocorre apenas através do backprop no lote de treinamento. Então, por que não posso …

8 machine-learning  neural-networks  cross-validation  deep-learning 

Estou coletando um grupo de seqüências de tempo multivariadas. Por exemplo, existem 2000 séries temporais. Cada série temporal é de 12 dimensões. Existem modelos / algoritmos sistemáticos que podem agrupar séries temporais multivariadas? Por exemplo, gostaria de identificar algumas séries temporais muito diferentes das outras. Além disso, para o monitoramento …

8 machine-learning  time-series  clustering  multivariate-analysis  sequential-pattern-mining 

Estou estudando sobre redes neurais artificiais (RNA) pela primeira vez e estou impressionado com a forma como os conceitos de redes neurais parecem ser semelhantes à modelagem de equações estruturais (SEM). Por exemplo, nós de entrada na RNA me lembram variáveis ​​manifestas no SEM Nós ocultos na RNA lembram variáveis …

8 machine-learning  neural-networks  sem 

Eu tenho uma lista de produtos, incluindo variáveis ​​como o nome do produto (como aparece no recibo) e o comerciante onde o produto foi comprado. Eu tenho muitas delas classificadas manualmente em um grupo fixo de categorias (por exemplo, bebidas alcoólicas, legumes, carne, etc.). Os dados são, como sempre, barulhentos. …

7 machine-learning  classification 

É possível executar uma regressão em que você possui uma variável de recurso desconhecida / desconhecida? Diga que eu tenho yn=uma0 0+uma1 1x1 1+uma2x2+uma3x3yn=a0+a1x1+a2x2+a3x3y_n = a_0 + a_1 x_1 + a_2 x_2 + a_3 x_3 mas eu não / não posso medir o valor da variável do recurso x3x3x_3. Ainda …

7 regression  machine-learning  stochastic-processes 

Trabalho em sensores de qualidade do ar, vários dos quais são sensores de gás eletroquímico. Como pano de fundo, esses sensores são estimulados por um circuito potenciostático que aplica uma tensão de polarização e mede a corrente que flui através do sensor (normalmente na ordem dos nano-amperes). A quantidade de …

7 machine-learning  time-series  modeling 

Dado um conjunto de instâncias. Para cada instância, eu tenho um vetor de recurso que consiste em (numéricos) recursos ( , , ..., ), n >> m. Além disso, para cada instância, tenho uma pontuação numérica (observável). Eu gostaria de:nnnmmmx1 1x1 1x_1x2x2x_2xmxmx_myyy descubra qual subconjunto de recursos, ou sua combinação …

7 machine-learning  classification  supervised-learning 

Este é um problema de classificação binária. A métrica que está sendo minimizada é a perda de log (ou entropia cruzada). Eu também tenho um número de precisão, apenas para minhas informações. É um conjunto de dados grande e muito equilibrado. Técnicas de previsão muito ingênuas obtêm cerca de 50% …

7 machine-learning  prediction  boosting 

Estou tentando entender o artigo da openAI chamado Multi-Agent Actor-Critic for Ambients Mixed Cooperative-Competitive No artigo, eles mencionam que combatem o problema da não estacionariedade do ambiente por amostragem de sub-políticas: Estou confuso sobre: ​​(1) como a subamostragem resolveria o problema da não estacionariedade e (2) por que os agentes …

7 machine-learning  deep-learning  reinforcement-learning 

Minha pergunta é: como podemos usar dados de saída medidos parcialmente em um conjunto de treinamento? Isso é vago, então eu o concretizo em um conto caprichoso. Esquilos têm nozes, mas quantos? Configuração Existe um conjunto SSS de esquilos e um conjunto TTTde árvores na floresta. Esquilosi∈Ssi∈Ss_i \in S tem …

7 machine-learning  predictive-models  semi-supervised 

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. Digamos que tenho …

7 machine-learning  intuition  backpropagation 

Normalmente, trabalho mais no lado da estimativa de efeitos / inferência causal, onde as pessoas se sentem à vontade com a imputação múltipla de dados ausentes, mas agora estou trabalhando em um projeto que é mais do lado do aprendizado de máquina. Esperamos ter alguns dados ausentes, porque são dados …

7 machine-learning  feature-selection  missing-data