Я в настоящее время пытаюсь обнаружить сигнал на фоне шума. Сигнал довольно хорошо известен, но фон имеет много вариаций. Я узнал, что эта проблема называется Open Set Recognition. Другим усложняющим фактором является то, что сигнал смешивается с фоновым шумом (представьте себе прозрачное стекло пер...
Опубликованные новости
Всего новостей: 73647
Я пытаюсь построить классификатор, который должен быть обучен с использованием функции потерь кросс-энтропии. Данные для обучения сильно несбалансированы по классам. Чтобы решить эту проблему, я просмотрел рекомендации в документации TensorFlow и теперь использую взвешенную функцию кросс-энтропии, г...
Я смотрю видео "Рекуррентные нейронные сети (RNN) | RNN LSTM | Глубинное обучение Туториал | Туториал Tensorflow | Edureka", где автор говорит, что архитектуры LSTM и GRU помогают уменьшить проблему исчезающего градиента. Как LSTM и GRU предотвращают проблему исчезающего градиента?
После преобразования временных рядов в формат изображения получается соотношение ширины к высоте примерно 135. Типичные приложения CNN с изображениями включают либо квадратные, либо достаточно прямоугольные пропорции – а мои выглядят почти как линии: Пример размеров: (16000, 120, 16) = (ширина, высо...
СогласноВикипедииВ теории вычислимоститеорема Райсаутверждает, что все нетривиальныесемантические свойства программ неразрешимы. Семантическое свойство - это свойство, относящееся к поведению программы (например, завершается ли программа для всех входных данных), в отличие от синтаксического свойств...
Некоторые из приложений обработки естественного языка (NLP), взятых с этой ссылки, включают: машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности, ответы на вопросы, автоматическое суммирование, чат-боты, анализ рынка и классификация текста. Также распознавание символов и проверка правописания. ...
Я сгенерировал множество данных для моделирования из сложного физического симулятора, который выдает узоры. Я пытаюсь применить непреднамеренное обучение для анализа этих узоров и идеально классифицировать их в категории, которые определит метод обучения. Использование PCA или техник многообразия, т...
Я пытаюсь решить задачу бинарной классификации с помощью AlexNet. Я разделил исходный набор данных на обучающий и валидационный в соотношении 70/30. Я обучил свою нейронную сеть на наборе из 11200 изображений и получил точность обучения 99%, а точность валидации составила 96%. В конце обучения я сох...
Я пытаюсь протестировать DQN в среде FrozenWorld в gym с использованием TensorFlow 2.x. Правило обновления такое: (off-policy)$$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a)+\alpha (r+\gamma~ max_{a'}Q(s',a')-Q(s,a))$$Я использую политику epsilon-greedy. В этой среде награда дается только в случае успеха. Поэтому я иссл...
Это в какой-то мере интуитивно понятно, но я не уверен насчет формального доказательства. Я начну с краткого перечисления определений из "Введение в мультиагентные системы", Уудворд, 2002, а затем представлю мои попытки рассуждений на данный момент. $E$ – это конечный набор дискретных, мгновенных со...