Programmierung machine-learning

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Welche Rolle spielt die Verzerrung in neuronalen Netzen?

Mir ist der Gradientenabstieg und der Back-Propagation-Algorithmus bekannt. Was ich nicht verstehe ist: Wann ist die Verwendung eines Bias wichtig und wie verwenden Sie ihn? ANDWenn ich zum Beispiel die Funktion abbilde, wenn ich 2 Eingänge und 1 Ausgang verwende, gibt es nicht die richtigen Gewichte. Wenn ich jedoch 3 …

806 machine-learning neural-network artificial-intelligence backpropagation

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Was ist der Unterschied zwischen einem generativen und einem diskriminativen Algorithmus?

Bitte helfen Sie mir, den Unterschied zwischen einem generativen und einem diskriminativen Algorithmus zu verstehen , und denken Sie daran, dass ich nur ein Anfänger bin.

587 algorithm machine-learning difference

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Tensorflow: Wie speichere / stelle ich ein Modell wieder her?

Nachdem Sie ein Modell in Tensorflow trainiert haben: Wie speichern Sie das trainierte Modell? Wie können Sie dieses gespeicherte Modell später wiederherstellen?

552 python tensorflow machine-learning model

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Eine einfache Erklärung der Naive Bayes-Klassifikation

Es fällt mir schwer, den Prozess von Naive Bayes zu verstehen, und ich habe mich gefragt, ob jemand ihn mit einem einfachen Schritt-für-Schritt-Prozess auf Englisch erklären kann. Ich verstehe, dass Vergleiche nach Zeiten als Wahrscheinlichkeit erforderlich sind, aber ich habe keine Ahnung, wie die Trainingsdaten mit dem tatsächlichen Datensatz zusammenhängen. …

547 algorithm machine-learning dataset classification naivebayes

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Wie meint Google "Meinten Sie?" Algorithmusarbeit?

Ich habe eine interne Website für ein Portfolio-Management-Tool entwickelt. Es gibt viele Textdaten, Firmennamen usw. Ich war wirklich beeindruckt von der Fähigkeit einiger Suchmaschinen, sehr schnell auf Anfragen mit "Meinten Sie: xxxx" zu antworten. Ich muss in der Lage sein, eine Benutzeranfrage intelligent zu beantworten und nicht nur mit rohen …

436 algorithm machine-learning nlp spell-checking text-search

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Epoche gegen Iteration beim Training neuronaler Netze

Was ist der Unterschied zwischen Epoche und Iteration beim Training eines mehrschichtigen Perzeptrons?

412 machine-learning neural-network deep-learning artificial-intelligence terminology

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Was sind die Vorteile künstlicher neuronaler Netze gegenüber Support Vector Machines? [geschlossen]

Diese Frage passt derzeit nicht zu unserem Q & A-Format. Wir erwarten, dass die Antworten durch Fakten, Referenzen oder Fachwissen gestützt werden, aber diese Frage wird wahrscheinlich zu Debatten, Argumenten, Umfragen oder erweiterten Diskussionen führen. Wenn Sie der Meinung sind, dass diese Frage verbessert und möglicherweise erneut geöffnet werden kann, …

381 machine-learning neural-network classification svm

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Was ist logits, softmax und softmax_cross_entropy_with_logits?

Ich wurde durch die tensorflow API - Dokumentation geht hier . In der Tensorflow-Dokumentation wurde ein Schlüsselwort namens verwendet logits. Was ist es? In vielen Methoden in den API-Dokumenten ist es so geschrieben tf.nn.softmax(logits, name=None) Wenn das, was geschrieben wird , ist jene logitssind nur Tensors, warum , wie einen …

350 python machine-learning tensorflow

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Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Im letzten Monat geschlossen . Verbessere diese Frage Was ist der Unterschied zwischen …

283 machine-learning artificial-intelligence supervised-learning unsupervised-learning

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Was bedeuten die Wortprotokolle in TensorFlow?

In der folgenden TensorFlow-Funktion müssen wir die Aktivierung künstlicher Neuronen in der letzten Schicht füttern. Das verstehe ich. Aber ich verstehe nicht, warum es Logits heißt? Ist das nicht eine mathematische Funktion? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow machine-learning neural-network deep-learning cross-entropy

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So implementieren Sie die Softmax-Funktion in Python

Aus der Deep-Learning-Klasse der Udacity ist der Softmax von y_i einfach das Exponential geteilt durch die Summe der Exponentiale des gesamten Y-Vektors: Wo S(y_i)ist die Softmax-Funktion von y_iund eist die Exponentialfunktion und jist die Nr. von Spalten im Eingabevektor Y. Ich habe folgendes versucht: import numpy as np def softmax(x): …

245 python numpy machine-learning logistic-regression softmax

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Was ist der Unterschied zwischen linearer Regression und logistischer Regression?

Wenn wir den Wert eines kategorialen (oder diskreten) Ergebnisses vorhersagen müssen, verwenden wir die logistische Regression . Ich glaube, wir verwenden die lineare Regression, um auch den Wert eines Ergebnisses bei gegebenen Eingabewerten vorherzusagen. Was ist dann der Unterschied zwischen den beiden Methoden?

241 machine-learning data-mining linear-regression

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Konvertieren Sie ein Array von Indizes in ein 1-Hot-codiertes Numpy-Array

Angenommen, ich habe ein 1d-Numpy-Array a = array([1,0,3]) Ich möchte dies als 2d 1-Hot-Array codieren b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) Gibt es einen schnellen Weg, dies zu tun? Schneller als nur eine Schleife a, um Elemente von festzulegen b.

227 python numpy machine-learning numpy-ndarray one-hot-encoding

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Welchen Klassifikator für maschinelles Lernen im Allgemeinen wählen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage basiert auf Meinungen . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage, damit sie mit Fakten und Zitaten beantwortet werden kann, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen im vergangenen Jahr . Verbessere diese Frage Angenommen, ich arbeite an einem …

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Wie man "Verlust" und "Genauigkeit" für ein Modell des maschinellen Lernens interpretiert

Wenn ich mein neuronales Netzwerk mit Theano oder Tensorflow trainiert habe, wird pro Epoche eine Variable namens "Verlust" gemeldet. Wie soll ich diese Variable interpretieren? Ein höherer Verlust ist besser oder schlechter, oder was bedeutet dies für die endgültige Leistung (Genauigkeit) meines neuronalen Netzwerks?

200 machine-learning neural-network mathematical-optimization deep-learning objective-function

Als «machine-learning» getaggte Fragen