Preguntas etiquetadas con neural-networks

Tengo un conjunto de datos que contiene 34 columnas de entrada y 8 columnas de salida. Una forma de resolver el problema es tomar las 34 entradas y construir un modelo de regresión individual para cada columna de salida. Me pregunto si este problema puede resolverse usando solo un modelo, …

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Utilizo RNN bidireccional para detectar un evento de ocurrencia desequilibrada. La clase positiva es 100 veces menos frecuente que la clase negativa. Si bien no se utiliza la regularización, puedo obtener un 100% de precisión en el conjunto de trenes y un 30% en el conjunto de validación. Enciendo la …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

Tengo un conjunto de datos desequilibrado en una tarea de clasificación binaria, donde la cantidad de positivos versus la cantidad de negativos es 0.3% vs 99.7%. La brecha entre lo positivo y lo negativo es enorme. Cuando entreno un CNN con la estructura utilizada en el problema MNIST, el resultado …

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

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

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Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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Me preguntaba cuál es la mejor manera de inicializar el estado para LSTM. Actualmente solo lo inicializo a todos ceros. Realmente no puedo encontrar nada en línea sobre cómo inicializarlo. Una cosa que estaba pensando hacer es hacer que el estado inicial sea un parámetro entrenable. ¿Algún consejo?

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Soy nuevo en Keras y necesito tu ayuda. Estoy entrenando una red neuronal en Keras y mi función de pérdida es la salida cuadrada b / n de la red y el valor objetivo. Quiero optimizar esto usando Gradient Descent. Después de pasar por algunos enlaces en la red, he …

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De este video de Andrew Ng alrededor de las 5:00 ¿Cómo se y ? De hecho, ¿qué significa ? se obtiene al comparar con y, no es posible tal comparación para la salida de una capa oculta, ¿verdad?δ3δ3\delta_3δ2δ2\delta_2δ3δ3\delta_3δ4δ4\delta_4

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En el aprendizaje profundo de François Chollet con Python dice: Como resultado, ajustar la configuración del modelo en función de su rendimiento en el conjunto de validación puede resultar rápidamente en un ajuste excesivo para el conjunto de validación, aunque su modelo nunca esté directamente capacitado sobre él. Central a …

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¿Una función en la forma tiene un nombre estándar? Por ejemplo, es una función lineal.ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

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Así que estoy tratando de enseñarme a mí mismo las redes neuronales (para aplicaciones de regresión, no para clasificar imágenes de gatos). Mis primeros experimentos fueron entrenar una red para implementar un filtro FIR y una Transformada Discreta de Fourier (entrenamiento en señales "antes" y "después"), ya que ambas son …

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Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Soy nuevo en el campo del aprendizaje automático, pero quería probar e …

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En el artículo titulado Deep Learning and the Information Bottleneck Principle, los autores declaran en la sección II A) lo siguiente: Las neuronas individuales clasifican solo entradas separables linealmente, ya que pueden implementar solo hiperplanos en su espacio de entrada . Los hiperplanes pueden clasificar de manera óptima los datos …

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Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por ejemplo, en el …

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