Als «residual-networks» getaggte Fragen

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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

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Was genau ist ein Residual Learning-Block im Kontext von Deep Residual Networks in Deep Learning?
Ich las die Arbeit Deep Residual Learning for Image Recognition und hatte Schwierigkeiten, mit 100% iger Sicherheit zu verstehen, was ein Restblock rechnerisch bedeutet. Beim Lesen ihrer Zeitung haben sie Abbildung 2: Dies zeigt, was ein Restblock sein soll. Ist die Berechnung eines Restblocks einfach dieselbe wie: y =σ( W.2σ( …

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Beziehen sich verbleibende Netzwerke auf die Erhöhung des Gradienten?
Kürzlich haben wir die Entstehung des verbleibenden neuronalen Netzes gesehen, bei dem jede Schicht aus einem Rechenmodul cicic_i und einer Verknüpfungsverbindung besteht, die die Eingabe in die Schicht beibehält, wie die Ausgabe der i-ten Schicht zeigt: yi+1=ci+yiyi+1=ci+yi y_{i+1} = c_i + y_i Das Netzwerk ermöglicht das Extrahieren von Restmerkmalen und …
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