Perguntas com a marcação «neural-networks»

Uso RNN bidirecional para detectar um evento de ocorrência desequilibrada. A classe positiva é 100 vezes menos que a classe negativa. Embora nenhum uso de regularização eu possa obter 100% de precisão no conjunto de trens e 30% no conjunto de validação. Ativei a regularização de l2 e o resultado …

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Eu tenho um conjunto de dados desequilibrado em uma tarefa de classificação binária, em que a quantidade positiva vs a quantidade negativa é 0,3% vs 99,7%. A diferença entre pontos positivos e negativos é enorme. Quando treino uma CNN com a estrutura usada no problema MNIST, o resultado do teste …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

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Eu queria saber qual é a melhor maneira de inicializar o estado para LSTMs. Atualmente, eu apenas inicializo para todos os zeros. Realmente não consigo encontrar nada online sobre como inicializá-lo. Uma coisa que eu estava pensando em fazer é tornar o estado inicial um parâmetro treinável. Algum conselho?

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Eu sou novo em Keras e preciso de sua ajuda. Estou treinando uma rede neural em Keras e minha função de perda é a diferença ao quadrado entre a saída e o valor-alvo da rede. Eu quero otimizar isso usando a Descida de gradiente. Depois de passar por alguns links …

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Deste vídeo por Andrew Ng por volta das 5:00 Como são e ? De fato, o que significa? é obtido comparando com y, essa comparação não é possível para a saída de uma camada oculta, certo?δ3δ3\delta_3δ2δ2\delta_2δ3δ3\delta_3δ4δ4\delta_4

10 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

No Deep Learning de François Chollet com Python, ele diz: Como resultado, o ajuste da configuração do modelo com base em seu desempenho no conjunto de validação pode resultar rapidamente na adaptação excessiva ao conjunto de validação, mesmo que seu modelo nunca seja treinado diretamente sobre ele. Central para esse …

9 neural-networks  cross-validation  hyperparameter 

Uma função no formato tem um nome padrão? Por exemplo, é uma função linear.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

Então, eu estou tentando me ensinar redes neurais (para aplicações de regressão, não classificando imagens de gatos). Minhas primeiras experiências foram treinando uma rede para implementar um filtro FIR e uma Transformada Discreta de Fourier (treinamento em sinais "antes" e "depois"), pois essas são operações lineares que podem ser implementadas …

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Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Eu sou novo no campo de aprendizado de máquina, mas …

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No artigo chamado Aprendizagem Profunda e o Princípio do Gargalo de Informações, os autores declaram na seção II A) o seguinte: Neurônios únicos classificam apenas entradas linearmente separáveis, pois podem implementar apenas hiperplanos em seu espaço de entrada . Os hiperplanos podem classificar os dados de maneira ideal quando as …

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Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por exemplo, …

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Eu li sobre SVMs e aprendi que eles estão resolvendo um problema de otimização e a idéia de margem máxima era muito razoável. Agora, usando kernels, eles podem encontrar limites de separação não lineares, o que foi ótimo. Até agora, eu realmente não tenho nenhuma idéia de como SVMs (uma …

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