คำถามติดแท็ก feature-extraction

ฉันมีชุดข้อมูลที่บรรจุพิกัด GPS (ละติจูดและลองจิจูด) ในบรรดาคุณสมบัติหลายประการ ฉันต้องการใช้ชุดข้อมูลเหล่านี้เพื่อสำรวจปัญหาเช่น: (1) การคำนวณ ETA เพื่อขับเคลื่อนระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด; และ (2) การประเมินจำนวนอาชญากรรมสำหรับจุดเฉพาะ ฉันต้องการใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น อย่างไรก็ตามฉันสามารถใช้พิกัด GPS เหล่านี้โดยตรงในโมเดลเชิงเส้นได้หรือไม่ ละติจูดและลองจิจูดไม่ได้มีคุณสมบัติลำดับเช่นกับอายุของบุคคล ตัวอย่างเช่นสองจุด (40.805996, -96.681473) และ (41.226682, -95.986587) ดูเหมือนจะไม่มีคำสั่งที่มีความหมายใด ๆ พวกเขาเป็นเพียงจุดในอวกาศ ฉันคิดของการแทนที่พวกเขาด้วยเด็ดขาดรหัสไปรษณีย์ของสหรัฐอเมริกาแล้วทำเข้ารหัสร้อนแต่ที่จะส่งผลให้จำนวนมากของตัวแปร

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

ฉันกำลังทำงานเพื่อสร้างผลลัพธ์ของเอกสารนี้ใหม่ ในกระดาษพวกเขาอธิบายวิธีการใช้ CNN สำหรับการสกัดคุณลักษณะและมีรูปแบบอะคูสติกที่ Dnn-hmm และถูกฝึกโดยใช้ RBM ส่วนย่อย III ระบุสถานะที่แตกต่างกันในการแสดงข้อมูลอินพุต ฉันตัดสินใจที่จะสแต็คพล็อตสเปกตรัมของสแตติกเดลต้าและเดลต้าในแนวตั้ง ดังนั้นเช่น: กระดาษจะอธิบายว่าเครือข่ายควรเป็นอย่างไร พวกเขาระบุว่าพวกเขาใช้เครือข่าย convolutional แต่ไม่มีอะไรเกี่ยวกับโครงสร้างของเครือข่าย? ยิ่งไปกว่านั้นเครือข่ายอ้างถึงเสมอว่าเป็นคนเร่ขายของ? ซึ่งฉันแน่ใจว่าฉันเห็นความแตกต่างใด ๆ เมื่อเทียบกับเครือข่ายประสาทเทียมธรรมดาเครือข่าย (cnn) กระดาษระบุสิ่งนี้เกี่ยวกับความแตกต่าง: (จากส่วนย่อย III B) อย่างไรก็ตามการแปลงชั้นจะแตกต่างจากเลเยอร์มาตรฐานที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ในสองส่วนที่สำคัญ ขั้นแรกหน่วย Convolutional แต่ละหน่วยจะรับอินพุตจากพื้นที่ท้องถิ่นของอินพุตเท่านั้น ซึ่งหมายความว่าแต่ละหน่วยแสดงถึงคุณสมบัติบางอย่างของภูมิภาคท้องถิ่นของอินพุต ประการที่สองหน่วยของการจัดเรียงสังวัตนาสามารถจัดเป็นแผนที่คุณลักษณะจำนวนหนึ่งซึ่งหน่วยทั้งหมดในแผนที่คุณลักษณะเดียวกันจะมีน้ำหนักเท่ากัน แต่รับข้อมูลจากสถานที่ต่าง ๆ ของชั้นล่าง อีกสิ่งหนึ่งที่ฉันสงสัยคือว่ากระดาษระบุจำนวนเอาต์พุตพารามิเตอร์ที่จำเป็นในการป้อนข้อมูลแบบจำลองอะคูสติก dnn-hmm หรือไม่ ฉันดูเหมือนจะไม่สามารถถอดรหัสจำนวนตัวกรองขนาดตัวกรอง .. ในรายละเอียดทั่วไปของเครือข่ายได้หรือไม่

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition