Als «training» getaggte Fragen

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Training eines RNN mit Beispielen unterschiedlicher Länge in Keras
Ich versuche, etwas über RNNs zu lernen und verwende Keras. Ich verstehe die Grundvoraussetzung von Vanille-RNN- und LSTM-Schichten, habe jedoch Probleme, einen bestimmten technischen Punkt für das Training zu verstehen. In der Keras-Dokumentation heißt es, dass die Eingabe in eine RNN-Ebene eine Form haben muss (batch_size, timesteps, input_dim). Dies legt …
60 python  keras  rnn  training 
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Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Ist eine geschichtete Stichprobe erforderlich (zufällige Gesamtstruktur, Python)?
Ich verwende Python, um ein zufälliges Gesamtstrukturmodell für mein unausgeglichenes Dataset auszuführen (die Zielvariable war eine Binärklasse). Bei der Aufteilung des Trainings- und Testdatensatzes hatte ich Probleme, geschichtete Stichproben (wie der gezeigte Code) zu verwenden oder nicht. Bisher stellte ich in meinem Projekt fest, dass der geschichtete Fall zu einer …
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Was ist der Vorteil einer Batch-Größe von 2?
Warum ist es manchmal von Vorteil, die Batch-Größe bei der Schulung von Modellen für maschinelles Lernen auf einer Potenz von 2 zu halten? Ich dachte, es wäre am besten, eine Größe zu verwenden, die am besten zu Ihrem GPU-Speicher / RAM passt. Diese Antwort besagt, dass für einige Pakete eine …
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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Welche Kenntnisse benötige ich, um ein einfaches KI-Programm zum Spielen eines Spiels zu schreiben?
Ich bin ein B.Sc-Absolvent. Einer meiner Kurse war "Einführung in das maschinelle Lernen", und ich wollte immer ein persönliches Projekt in diesem Fach machen. Ich habe kürzlich von verschiedenen KI-Trainings gehört, um Spiele wie Mario, Go usw. zu spielen. Welche Kenntnisse muss ich erwerben, um ein einfaches KI-Programm zum Spielen …
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Wie trainiere ich Daten stapelweise von der Festplatte?
Ich arbeite an einem Faltungsnetzwerk zur Bildklassifizierung. Der Trainingsdatensatz ist zu groß, um auf meinen Computerspeicher geladen zu werden (4 GB). Außerdem muss ich eine Erweiterung versuchen, um die Klassen auszugleichen. Ich benutze keras. Ich habe viele Beispiele untersucht, aber keine Lösung für mein Problem gefunden. Ich denke darüber nach, …
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Wie kann ein Klassenungleichgewicht in der Trainingsprobe behoben werden?
Ich wurde kürzlich in einem Vorstellungsgespräch nach Lösungen gefragt, um ein Ungleichgewicht der Klassen im Trainingsdatensatz zu beheben. Konzentrieren wir uns auf einen Fall der binären Klassifizierung. Ich habe zwei Lösungen angeboten: Überabtastung der Minderheitsklasse durch Zuführung der ausgewogenen Datenstapel des Klassifikators oder Partitionierung der reichlich vorhandenen Klasse, um viele …
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CNN zur Phonemerkennung
Ich studiere derzeit dieses Papier , in dem CNN für die Phonemerkennung unter Verwendung der visuellen Darstellung von Log-Mel-Filterbänken und eines begrenzten Gewichtsverteilungsschemas angewendet wird. Die Visualisierung von Log-Mel-Filterbänken ist eine Möglichkeit, die Daten darzustellen und zu normalisieren. Sie schlagen vor, als Spektogramm mit RGB-Farben zu visualisieren. Das Beste, was …
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