คำถามติดแท็ก deep-learning

ฉันทำงานกับการวิเคราะห์ข้อมูล EEG ซึ่งในที่สุดจะต้องจัดประเภท อย่างไรก็ตามการได้รับป้ายกำกับสำหรับการบันทึกค่อนข้างแพงซึ่งทำให้ฉันต้องพิจารณาแนวทางที่ไม่ได้รับการดูแลเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากของเรา สิ่งนี้นำไปสู่การพิจารณาตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเรียงซ้อนซึ่งอาจเป็นความคิดที่ดี อย่างไรก็ตามมันก็สมเหตุสมผลที่จะใช้โครงข่ายประสาทเทียมเนื่องจากการกรองบางประเภทนั้นเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากต่อ EEG และมีแนวโน้มว่ายุคที่ควรพิจารณาจะวิเคราะห์เฉพาะที่และไม่ใช่ทั้งหมด มีวิธีที่ดีในการรวมสองวิธีนี้หรือไม่? ดูเหมือนว่าเมื่อผู้คนใช้ CNN พวกเขามักใช้การฝึกอบรมภายใต้การดูแลหรืออะไร ประโยชน์หลักสองประการของการสำรวจเครือข่ายประสาทเทียมสำหรับปัญหาของฉันดูเหมือนจะเป็นแง่มุมที่ไม่ได้รับการดูแลและการปรับแต่งอย่างละเอียด (มันน่าสนใจที่จะสร้างเครือข่ายข้อมูลประชากรแล้วปรับแต่งสำหรับแต่ละบุคคล) มีใครรู้บ้างไหมว่าฉันสามารถสั่งให้ CNN เป็นเหมือนตัวแปลงสัญญาณอัตโนมัติที่ "พิการ" หรือว่าจะไม่มีประโยชน์หรือไม่? ฉันควรจะพิจารณาสถาปัตยกรรมอื่น ๆ เช่นเครือข่ายความเชื่อที่ลึกซึ้งหรือไม่?

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

ในบทความที่อ้างถึงอย่างสูงนี้ผู้เขียนให้คำอธิบายเกี่ยวกับจำนวนพารามิเตอร์น้ำหนัก ฉันไม่ชัดเจนว่าทำไมมันมีพารามิเตอร์ฉันคิดว่ามันควรจะเป็นเนื่องจากแต่ละช่องสัญญาณใช้ตัวกรองเดียวกันร่วมกันซึ่งมีพารามิเตอร์49C249C249C^249C49C49CCCC494949

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

ฉันพยายามวิเคราะห์ความเชื่อมั่น เพื่อที่จะแปลงคำเป็นเวกเตอร์คำฉันใช้รุ่น word2vec สมมติว่าฉันมีประโยคทั้งหมดในรายการชื่อ 'ประโยค' และฉันส่งประโยคเหล่านี้ไปยัง word2vec ดังนี้: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) เนื่องจากฉันเป็น noob ไปยังคำเวกเตอร์ฉันมีสองข้อสงสัย 1- การตั้งค่าจำนวนคุณสมบัติเป็น 300 จะกำหนดคุณสมบัติของคำว่าเวกเตอร์ แต่คุณสมบัติเหล่านี้มีความหมายว่าอะไร? หากแต่ละคำในรูปแบบนี้มีอาร์เรย์แบบ 1x1 อันคุณสมบัติแบบ 300 เหล่านี้มีความหมายอะไรกับคำนั้น? 2- การสุ่มตัวอย่างลงตามที่แสดงด้วยพารามิเตอร์ 'ตัวอย่าง' ในแบบจำลองด้านบนทำตามความเป็นจริงอย่างไร ขอบคุณล่วงหน้า.

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

Numer.aiอยู่มาระยะหนึ่งแล้วและดูเหมือนจะมีเพียงไม่กี่โพสต์หรือการสนทนาอื่น ๆ เกี่ยวกับมันบนเว็บ ระบบมีการเปลี่ยนแปลงเป็นครั้งคราวและการตั้งค่าวันนี้มีดังต่อไปนี้: ฝึกอบรม (N = 96K) และทดสอบข้อมูล (N = 33K) พร้อมคุณสมบัติ 21 อย่างที่มีค่าต่อเนื่องใน [0,1] และเป้าหมายไบนารี ข้อมูลสะอาด (ไม่มีค่าขาดหาย) และอัปเดตทุก 2 สัปดาห์ คุณสามารถอัปโหลดการทำนายของคุณ (ในชุดทดสอบ) และดูการสูญเสียบันทึก ส่วนหนึ่งของข้อมูลการทดสอบคือข้อมูลสดและคุณจะได้รับเงินสำหรับการคาดการณ์ที่ดี สิ่งที่ฉันต้องการจะพูดคุย: เนื่องจากคุณสมบัติไม่ระบุชื่อโดยสิ้นเชิงฉันคิดว่ามีวิศวกรรมคุณสมบัติไม่มากที่เราสามารถทำได้ ดังนั้นวิธีการของฉันมีกลไกมาก: แรงบันดาลใจจากนี้ฉันจะใช้ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ในการกรองข้อมูลการฝึกอบรมผู้ที่พอดีกับการทดสอบข้อมูลที่ดีที่สุดของฉัน คิดออกก่อนการประมวลผลที่ดี ฝึกอัลกอริทึมการจำแนกที่ดี สร้างตระการตาของพวกเขา (ซ้อน, .. ) คำถามที่เป็นรูปธรรม: เกี่ยวกับขั้นตอนที่ 1: คุณมีประสบการณ์เกี่ยวกับวิธีการดังกล่าวหรือไม่? สมมติว่าฉันสั่งความน่าจะเป็นของตัวอย่างรถไฟให้เป็นของการทดสอบ (ปกติต่ำกว่า 0.5) จากนั้นฉันหาค่าความน่าจะเป็น K ที่ใหญ่ที่สุด คุณจะเลือก K อย่างไร ฉันพยายามกับ …

9 machine-learning  deep-learning  cross-validation  preprocessing  competitions 

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Google ประกาศฝันลึกที่น่าสนใจ นอกจากการสร้างงานศิลปะเช่นhttp://deepdreamgenerator.com/คุณเห็นแอปพลิเคชั่นที่มีศักยภาพของความฝันลึก ๆ ในการมองเห็นคอมพิวเตอร์หรือการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

9 machine-learning  deep-learning 

ฉันเพิ่งเริ่มเรียนรู้ Neural Networks สำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งจาก cs231 ฉันพยายามใช้ Neural Network ใน Python ฉันกำลังดูที่ใช้ Tensorflow หรือ scikit-learn ข้อดีและข้อเสียของห้องสมุดเหล่านี้สำหรับแอปพลิเคชันนี้คืออะไร

7 neural-network  deep-learning  tensorflow