Als «machine-learning» getaggte Fragen

Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell der Trainingsdaten. Der Begriff "maschinelles Lernen" ist vage definiert; Es umfasst das, was auch als statistisches Lernen, Bestärkungslernen, unbeaufsichtigtes Lernen usw. bezeichnet wird. Fügen Sie immer einen spezifischeren Tag hinzu.

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RNN-Topologie (Recurrent Neural Network): Warum immer vollständig verbunden?
Ich habe angefangen, über wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) und Langzeit-Kurzzeitgedächtnis (LSTM) zu lesen ... (... oh, nicht genug Wiederholungspunkte hier, um Referenzen aufzulisten ...) Eine Sache verstehe ich nicht: Es scheint immer, dass Neuronen in jeder Instanz einer verborgenen Schicht mit jedem Neuron in der vorherigen Instanz der verborgenen Schicht …
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Wie kann man die geometrische Intuition des Innenlebens neuronaler Netze verstehen?
Ich habe in letzter Zeit die Theorie hinter ANNs studiert und wollte die "Magie" hinter ihrer Fähigkeit zur nichtlinearen Klassifizierung mehrerer Klassen verstehen. Dies führte mich zu dieser Website, auf der geometrisch gut erklärt wird, wie diese Annäherung erreicht wird. So habe ich es verstanden (in 3D): Die verborgenen Ebenen …
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Was passiert, wenn wir einer LSTM-Ebene eine 2D-Matrix zuführen?
Angenommen, ich füge eine 2D-Formmatrix (99, 13) als Eingabe in eine LSTM-Ebene ein. Ich habe n Dateien, wobei jede (99,13) Größenvektoren enthält. Ich habe beschlossen, 13 als Anzahl der Features und 99 als Zeitschritte zu betrachten. (Während der Implementierung mit Keras habe ich die LSTM-Ebene als erste Ebene hinzugefügt. Und …
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Ist es im Computermodell von TensorFlow möglich, allgemeine Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren?
https://www.tensorflow.org/ Alle Projekte auf TensorFlow, die ich in GitHub gesehen habe, implementieren eine Art neuronales Netzwerkmodell. Angesichts der Tatsache, dass TensorFlow eine Verbesserung gegenüber der DAG darstellt (es ist nicht mehr azyklisch), habe ich mich gefragt, ob ein inhärenter Mangel es für ein allgemeines Modell des maschinellen Lernens ungeeignet macht. …
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Was ist ein asymptotischer Fehler?
Ng, AY und Jordan, MI (2001). Über diskriminative vs. generative Klassifikatoren: Ein Vergleich von logistischer Regression und naiven Bayes . Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen, 14 , S. 841-8, MIT Press. In der obigen Arbeit erwähnten die Autoren "asymptotischen Fehler". Kann jemand etwas darüber erklären? Zum Beispiel enthält die Zusammenfassung des …
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WARENKORB: Auswahl des besten Prädiktors für die Aufteilung, wenn die Gewinne bei der Abnahme der Verunreinigungen gleich sind?
Meine Frage befasst sich mit Klassifikationsbäumen . Betrachten Sie das folgende Beispiel aus dem Iris-Datensatz: Ich möchte den besten Prädiktor für die erste Aufteilung manuell auswählen. Nach dem CART-Algorithmus ist das beste Merkmal für eine Aufteilung dasjenige, das die Abnahme der Verunreinigung der Partition maximiert, auch Gini-Verstärkung genannt: G i …
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Wie breiten sich Gradienten in einem nicht abgerollten wiederkehrenden neuronalen Netzwerk aus?
Ich versuche zu verstehen, wie rnns verwendet werden können, um Sequenzen anhand eines einfachen Beispiels vorherzusagen. Hier ist mein einfaches Netzwerk, bestehend aus einem Eingang, einem versteckten Neuron und einem Ausgang: Das versteckte Neuron ist die Sigmoidfunktion, und die Ausgabe wird als einfache lineare Ausgabe angesehen. Ich denke, das Netzwerk …
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Genaue Definition von Maxout
Ich habe versucht herauszufinden, was genau es mit der Aktivierungsfunktion "Maxout" in neuronalen Netzen bedeutet. Es gibt diese Frage, dieses Papier und sogar das Deep Learning-Buch von Bengio et al. , außer mit nur ein paar Informationen und einem großen TODO daneben. Ich werde die hier beschriebene Notation zur Verdeutlichung …
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Modell des maschinellen Lernens „exportieren“ aus R.
Ich kann klassische ML-Modelle auf traditionellen Trainings- / Testsätzen in R erstellen und implementieren, aber was ist, wenn ein Partner dieses Modell erhalten möchte, um sein eigenes (jede Art von) System zu implementieren? Das Speichern und Senden der R-Modell-Struktur hilft natürlich nicht weiter. und herauszufinden, dass der Vorhersagemechanismus auch in …
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, …
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