1
รูปแบบการเรียนรู้แบบลึกใดที่สามารถจำแนกหมวดหมู่ที่ไม่ได้เกิดร่วมกัน
ตัวอย่าง: ฉันมีประโยคในรายละเอียดงาน: "วิศวกรอาวุโสของ Java ในสหราชอาณาจักร" ฉันต้องการที่จะใช้รูปแบบการเรียนรู้ที่ลึกที่จะคาดการณ์ว่ามันเป็น 2 ประเภทและEnglish IT jobsถ้าฉันใช้รูปแบบการจำแนกแบบดั้งเดิมมันสามารถทำนายได้เพียง 1 ฉลากที่มีsoftmaxฟังก์ชั่นที่ชั้นสุดท้าย ดังนั้นฉันสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียม 2 แบบในการทำนาย "ใช่" / "ไม่" กับทั้งสองหมวดหมู่ แต่ถ้าเรามีหมวดหมู่มากขึ้นมันก็แพงเกินไป ดังนั้นเราจึงมีรูปแบบการเรียนรู้หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์ 2 หมวดหมู่ขึ้นไปพร้อมกันหรือไม่ "แก้ไข": ด้วย 3 ป้ายกำกับโดยวิธีดั้งเดิมมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,0,0] แต่ในกรณีของฉันมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,1,0] หรือ [1,1,1] ตัวอย่าง: หากเรามี 3 ป้ายกำกับและประโยคอาจเหมาะกับป้ายกำกับเหล่านี้ทั้งหมด ดังนั้นถ้าผลลัพธ์จากฟังก์ชัน softmax คือ [0.45, 0.35, 0.2] เราควรแบ่งมันออกเป็น 3 label หรือ 2 label หรืออาจเป็นหนึ่ง? ปัญหาหลักเมื่อเราทำคือ: …
9
machine-learning
deep-learning
natural-language
tensorflow
sampling
distance
non-independent
application
regression
machine-learning
logistic
mixed-model
control-group
crossover
r
multivariate-analysis
ecology
procrustes-analysis
vegan
regression
hypothesis-testing
interpretation
chi-squared
bootstrap
r
bioinformatics
bayesian
exponential
beta-distribution
bernoulli-distribution
conjugate-prior
distributions
bayesian
prior
beta-distribution
covariance
naive-bayes
smoothing
laplace-smoothing
distributions
data-visualization
regression
probit
penalized
estimation
unbiased-estimator
fisher-information
unbalanced-classes
bayesian
model-selection
aic
multiple-regression
cross-validation
regression-coefficients
nonlinear-regression
standardization
naive-bayes
trend
machine-learning
clustering
unsupervised-learning
wilcoxon-mann-whitney
z-score
econometrics
generalized-moments
method-of-moments
machine-learning
conv-neural-network
image-processing
ocr
machine-learning
neural-networks
conv-neural-network
tensorflow
r
logistic
scoring-rules
probability
self-study
pdf
cdf
classification
svm
resampling
forecasting
rms
volatility-forecasting
diebold-mariano
neural-networks
prediction-interval
uncertainty