Preguntas etiquetadas con machine-learning

Para preguntas relacionadas con el aprendizaje automático (ML), que es un conjunto de métodos que pueden detectar automáticamente patrones en los datos y luego usar los patrones descubiertos para predecir datos futuros o realizar otros tipos de toma de decisiones bajo incertidumbre (como planificar cómo para recopilar más datos). ML generalmente se divide en aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. El aprendizaje profundo es un subcampo de ML que utiliza redes neuronales artificiales profundas.







4
¿Cómo seleccionar el número de capas ocultas y el número de celdas de memoria en un LSTM?
Estoy tratando de encontrar algunas investigaciones existentes sobre cómo seleccionar el número de capas ocultas y el tamaño de estas de un RNN basado en LSTM. ¿Hay algún artículo en el que se esté investigando este problema, es decir, cuántas células de memoria se deben usar? Supongo que depende totalmente …





7
Si los valores digitales son meras estimaciones, ¿por qué no volver a analógico para IA?
El impulso detrás de la transición del siglo XX de los circuitos analógicos a digitales fue impulsado por el deseo de una mayor precisión y menor ruido. Ahora estamos desarrollando un software donde los resultados son aproximados y el ruido tiene un valor positivo. En redes artificiales, utilizamos modelos de …



3
¿Cuál es la complejidad del tiempo para entrenar una red neuronal usando la retropropagación?
Supongamos que un NN contiene nnn capas ocultas, mmm ejemplos de entrenamiento, xxx características yn inin_i nodos en cada capa. ¿Cuál es la complejidad del tiempo para entrenar a este NN utilizando la propagación inversa? Tengo una idea básica sobre cómo encuentran la complejidad temporal de los algoritmos, pero aquí …

Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.