Preguntas etiquetadas con neural-networks

¿Cuál es la diferencia entre la red de creencias profundas y la red convexa profunda ?

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

Acabo de comenzar a usar el paquete autoencoder en R. Las entradas a la autoencode()función incluyen lambda, beta, rho y epsilon. ¿Cuáles son los límites de estos valores? ¿Varían para cada función de activación? ¿Se llaman estos parámetros "hiperparámetros"? Suponiendo un autoencoder disperso, ¿rho = .01 es bueno para la …

8 neural-networks  optimization  deep-learning  deep-belief-networks  autoencoders 

He visto algunos artículos de investigación que afirman que las redes neuronales clásicas generalmente carecen de una capacidad de generalización satisfactoria, lo que generalmente da como resultado predicciones imprecisas, y las ANNs regularizadas bayesianas (BRANN) son más robustas que las redes estándar de propagación inversa y pueden reducir o eliminar …

8 bayesian  neural-networks 

Soy un gran fanático del fútbol y también estoy interesado en el aprendizaje automático. Como proyecto para mi curso de ML, estoy tratando de construir un modelo que prediga la posibilidad de ganar para el equipo local, dados los nombres del equipo local y visitante. (Consulto mi conjunto de datos …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

¿Alguien tiene un breve ejemplo educativo breve sobre cómo usar las redes neuronales ( nneten R por ejemplo) con el propósito de predicción? Aquí hay un ejemplo, en R, de una serie temporal T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Esto es solo un ejemplo, …

8 r  time-series  machine-learning  neural-networks  nnet 

Logré crear una red neuronal de mis datos. Pero no estoy tan seguro sobre la interpretación de la salida R. Usé el siguiente comando para crear una red neuronal: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value 136242.000000 converged Luego usé el siguiente comando para …

8 r  neural-networks 

Quiero crear un pronóstico del tiempo usando redes neuronales. Todos los ejemplos que vi usaban solo valores [-1,1] como entrada. ¿También es posible usar valores más grandes (como presión de aire, grado de cálculo de los últimos días, ...) como entradas y obtener un número como salida? Gracias

8 neural-networks 

Recientemente ha habido interés en combinar algoritmos genéticos y redes neuronales en un marco general de neuroevolución. La idea básica es que su algoritmo genético está evolucionando los parámetros de muchas redes neuronales que luego se utilizan para resolver su tarea en cuestión. Una especie de programación genética, pero en …

8 neural-networks  genetic-algorithms 

He escuchado un poco sobre el uso de redes neuronales para pronosticar series temporales , específicamente redes neuronales recurrentes . Me preguntaba, ¿hay un paquete de red neuronal recurrente para R? Parece que no puedo encontrar uno en CRAN . Lo más cercano que he llegado es la función nnetTs …

8 r  time-series  forecasting  neural-networks 

Estoy trabajando en un modelo de pronóstico basado en ANN para una serie de tiempo financiera. Estoy usando 5 veces la validación cruzada y el rendimiento promedio es regular. El rendimiento en el último pliegue (la iteración donde el último segmento se omite del entrenamiento y se usa para la …

8 time-series  cross-validation  neural-networks  finance