machine-learning- все статьи тега ➜ страница 2
Оценка числа нейронов и числа слоев искусственной нейронной сети [закрыто]
Я ищу способ, как рассчитать количество слоев и количество нейронов в слое. В качестве входных данных у меня есть только размер входного вектора, размер выходного вектора и размер набора учебные. обычно лучшая сеть определяется путем пробования различных топологий сети и выбора одной с наименьшей ошибкой. К сожалению, я не могу этого сделать. ...
Кто-нибудь порекомендует хороший учебник по условным случайным полям [закрыто]
Я пытался найти хороший учебник по условным случайным полям и еще не нашел тот, который не начал отправлять мой мозг в расплавление. Я хорошо разбираюсь в HMM, и я получаю разницу между дискриминационными и генеративными моделями ... но пока я не смог найти ресурс, который может дать хорошее сравнение HMM и CRF, что имеет смысл для меня. Любая помощь будет оценена по достоинству. ...
Разница между НП.значит и ТФ.уменьшить среднее значение в Numpy и Tensorflow?
на MNIST beginner tutorial, есть accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast в основном изменяет тип тензора объекта, но в чем разница между tf.reduce_mean и np.mean? вот док на tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. reduction_indices: The dimensions to reduce. If `None` (the defaut), reduces all dimensions. # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., ...
Распознавание логотипа на изображениях [закрыто]
кто-нибудь знает о недавних научных работах, которые были сделаны по распознаванию логотипов в изображениях? Пожалуйста, ответьте, только если вы знакомы с этой конкретной темой (я могу искать Google для "распознавания логотипа" сам, Спасибо большое). Любой, кто хорошо разбирается в компьютерном зрении и проделал работу по распознаванию объектов, также может прокомментировать. обновление: Пожалуйста, обратитесь к алгоритмическим аспектам (какой подход вы считаете подходящим, документы в поле, ...
Какова связь между количеством опорных векторов и показателями обучающих данных и классификаторов?
Я использую LibSVM для классификации некоторых документов. Документы, кажется,немного трудно классифицировать, как показывают окончательные результаты. Тем не менее, я заметил кое-что во время обучения моих моделей. и это: если мой набор обучения, например, 1000 около 800 из них выбраны в качестве векторов поддержки. Я искал везде, чтобы найти, если это хорошо или плохо. Я имею в виду, существует ли связь между количеством опорных векторов и производительностью классификаторов? Я читал этот пост ...
Распознавание образов во временных рядах [закрыто]
обрабатывая график временных рядов, я хотел бы обнаружить шаблоны, которые выглядят примерно так: используя пример временного ряда в качестве примера, я хотел бы иметь возможность обнаруживать шаблоны, отмеченные здесь: какой алгоритм AI (я предполагаю, что методы обучения marchine) мне нужно использовать для достижения этого? Есть ли там какая-нибудь библиотека (в C/C++), которую я могу использовать? ...