Als «machine-learning» getaggte Fragen

Ich folge einem Tutorial über die Grundlagen des maschinellen Lernens und es wird erwähnt, dass etwas ein Feature oder eine Bezeichnung sein kann . Soweit ich weiß, ist eine Funktion eine Eigenschaft von Daten, die verwendet werden. Ich kann nicht herausfinden, was das Etikett ist, ich kenne die Bedeutung des …

100 machine-learning  artificial-intelligence 

Ich habe Keras mit dem Tensorflow-Backend und CUDA installiert. Ich möchte Keras manchmal auf Anfrage zwingen, CPU zu verwenden. Kann dies ohne die Installation eines separaten Tensorflow nur für die CPU in einer virtuellen Umgebung erfolgen? Wenn das so ist, wie? Wenn das Backend Theano wäre, könnten die Flags gesetzt …

96 python  machine-learning  tensorflow  keras 

Betrachtet man den Beispielcode . Ich würde gerne wissen, wie man Gradientenbeschneidungen in diesem Netzwerk auf dem RNN anwendet, wo die Möglichkeit besteht, dass Gradienten explodieren. tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) Dies ist ein Beispiel, das verwendet werden könnte, aber wo führe ich das ein? In der Def von RNN lstm_cell …

96 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning  lstm 

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Stack - Überlauf. Geschlossen vor 7 Jahren . Verbessere diese Frage Was ist maschinelles Lernen ? Was ist maschinelles Lernen Code tun? …

93 machine-learning  definition 

Ich weiß, dass es viele Erklärungen dafür gibt, was Kreuzentropie ist, aber ich bin immer noch verwirrt. Ist es nur eine Methode, um die Verlustfunktion zu beschreiben? Können wir den Gradientenabstiegsalgorithmus verwenden, um das Minimum mithilfe der Verlustfunktion zu finden?

92 machine-learning  cross-entropy 

Wie lade ich ein Modell aus einer HDF5-Datei in Keras? Was ich versucht habe: model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) …

92 python  machine-learning  keras  data-science 

Ich habe ein Beispiel für ein neuronales Netzwerk mit zwei Schichten. Die erste Ebene akzeptiert zwei Argumente und hat eine Ausgabe. Das zweite sollte ein Argument als Ergebnis der ersten Schicht und ein zusätzliches Argument annehmen. Es sollte so aussehen: x1 x2 x3 \ / / y1 / \ / …

91 python  machine-learning  keras  neural-network 

In der Bildverarbeitung und Objekterkennung ist die übliche Bewertungsmethode mAP. Was ist das und wie wird es berechnet?

91 machine-learning  computer-vision  detection  metrics  vision 

Ich folgte einem Tutorial, das in Teil 1 und Teil 2 verfügbar war . Leider hatte der Autor nicht die Zeit für den letzten Abschnitt, in dem die Kosinusähnlichkeit verwendet wurde, um den Abstand zwischen zwei Dokumenten tatsächlich zu ermitteln. Ich habe die Beispiele im Artikel mit Hilfe des folgenden …

90 python  machine-learning  nltk  information-retrieval  tf-idf 

Im MNIST-Anfänger-Tutorial gibt es die Aussage accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castÄndert grundsätzlich die Art des Tensors, der das Objekt ist, aber was ist der Unterschied zwischen tf.reduce_meanund np.mean? Hier ist das Dokument über tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Der zu reduzierende Tensor. Sollte einen numerischen Typ haben. reduction_indices: Die …

89 python  numpy  machine-learning  mean  tensorflow 

Was ist der Unterschied zwischen Richtlinieniteration und Wertiteration beim verstärkten Lernen ? Soweit ich weiß, verwenden Sie bei der Wertiteration die Bellman-Gleichung, um die optimale Richtlinie zu ermitteln, während Sie bei der Richtlinieniteration zufällig eine Richtlinie π auswählen und die Belohnung für diese Richtlinie ermitteln. Mein Zweifel ist, dass, wenn …

88 machine-learning  reinforcement-learning  markov-models  value-iteration 

Ich lese das folgende Papier und habe einige Probleme, das Konzept der negativen Stichprobe zu verstehen. http://arxiv.org/pdf/1402.3722v1.pdf Kann mir bitte jemand helfen?

88 machine-learning  nlp  word2vec 

Geschlossen. Diese Frage entspricht nicht den Richtlinien für Stapelüberlauf . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Stack - Überlauf. Geschlossen vor 5 Jahren . Verbessere diese Frage Ich suche nach einer Open-Source-Implementierung der Textual Sentiment Analysis …

87 python  machine-learning  nlp  open-source  sentiment-analysis 

In einer Folie in der Einführungsvorlesung über maschinelles Lernen von Stanfords Andrew Ng in Coursera gibt er die folgende einzeilige Oktavlösung für das Cocktailparty-Problem, da die Audioquellen von zwei räumlich getrennten Mikrofonen aufgezeichnet werden: [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x'); Am unteren Rand der Folie befindet sich "Quelle: Sam Roweis, Yair Weiss, Eero Simoncelli" und …

87 matlab  machine-learning  octave  linear-algebra  svd 

Ich habe festgestellt, dass weight_regularizer in Keras nicht mehr verfügbar ist und dass an seiner Stelle Aktivitäts- und Kernel- Regularizer vorhanden sind. Ich würde gerne wissen: Was sind die Hauptunterschiede zwischen Kernel- und Aktivitäts- Regularisierern? Könnte ich activity_regularizer anstelle von weight_regularizer verwenden ?

85 machine-learning  keras  keras-layer