Публикации по теме 'mlp'


Исследовательский институт Idiap предлагает HyperMixer: конкурентоспособную альтернативу Green AI на основе MLP…
Архитектуры-трансформеры в последние годы продвинулись вперед в широком диапазоне задач обработки естественного языка (NLP), а преобразователи зрения (ViT) теперь все чаще применяются в области компьютерного зрения. Но за эти успехи приходится платить, поскольку квадратичная сложность трансформаторов…

MLP с запаздыванием для профилактического обслуживания турбовентиляторных двигателей
Изучение набора данных НАСА по ТРДД MLP с запаздыванием для профилактического обслуживания турбовентиляторных двигателей Стандартизация на основе условий эксплуатации и настройка гиперпараметров для FD002 ‹отказ от ответственности Я стремлюсь продемонстрировать влияние различных методов и вариантов, сделанных во время разработки модели. Эти эффекты часто демонстрируются с помощью набора тестов, что считается (очень) плохой практикой, но помогает в образовательных целях. ›..

Регрессия с использованием Random Forest, SVM и MLP
Регрессия с использованием Random Forest, SVM и MLP Регрессия  – это процесс оценки отношений между зависимой (или целевой) переменной и одной или несколькими независимыми (или предикторными) переменными. Он находит применение в области анализа логических выводов . Это удобный метод для прогнозирования будущих тенденций в данных. Пример: представим, что начальник отдела кадров хочет установить заработную плату нового сотрудника. Для окончательного определения заработной платы..

Супер простое прогнозирование цен на акции Python (с использованием многослойного персептрона) Машинное обучение
Машинное обучение для прогнозирования роста и падения цен на акции на следующий день с использованием многослойного персептрона (MLP) в Python. 1. установка инструмента $ pip install scikit-learn pandas_datareader 2. создание файла 3. исполнение $ python pred.py Это очень просто! 4. результат В результате расчета с одинаковыми данными и признаками MLP оказались лучшими среди XGBoost , DNN , LSTM , GRU , RNN , LogisticRegression , k-ближайшего соседа ,..

Понимание обратного распространения в машинном обучении
«Хорошие люди делают ошибки, учатся на них и в следующий раз стараются свести к минимуму эти ошибки, пока не перестанут совершаться новые». - (Цитата с обратным распространением) Когда я изучал обратное распространение, я не смог найти ни одной важной статьи, которая могла бы дать мне полезные знания об обратном распространении. Поэтому я решил написать что-то, что может помочь другим понять обратное распространение. Для начала позвольте мне объяснить некоторые основные термины, чтобы..

Вопросы по теме 'mlp'

Google Colab TPU занимает больше времени, чем графический процессор
Ниже приведен код, который я использую. Я закомментировал строку, чтобы преобразовать мою модель в модель TPU. С графическим процессором для того же объема данных требуется 7 секунд для эпохи, а с использованием TPU - 90 секунд. Inp =...
2268 просмотров

Кривая обучения SkikitLearn сильно зависит от размера пакета MLPClassifier ??? Или: как диагностировать смещение / дисперсию для NN?
В настоящее время я работаю над проблемой классификации с двумя классами в ScikitLearn с решателем adam и активацией relu. Чтобы выяснить, страдает ли мой классификатор высокой систематической ошибкой или высокой дисперсией, я построил кривую...
606 просмотров
schedule 05.06.2022

С помощью какой техники, адаптированной к временным рядам, я могу заменить перекрестную проверку в моей регрессионной модели Keras MLP в Python
В настоящее время я работаю с набором данных временных рядов из 46 строк о метеорологических измерениях примерно каждые 3 часа в день в течение одной недели. Мои объясняющие переменные (X) состоят из 26 переменных, и некоторые переменные имеют разные...
252 просмотров
schedule 04.06.2023

Сколько узлов во входных и выходных слоях MLPClassifier sklearn для задачи классификации цифр MNIST
Я следую примеру на https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_mnist_filters.html#sphx-glr-auto-examples-neural-networks-plot-mnist-filters-py. и я пытаюсь выяснить, правильно ли я понимаю количество узлов во входном и...
918 просмотров
schedule 11.11.2022

Как работает функция предсказания_проба в MLP в sklearn?
Я пытаюсь понять, как MLP Classifier sklearn извлекает его результаты для своей predict_proba функции. На сайте просто перечислено: Вероятностные оценки Хотя многие другие, такие как логистическая регрессия , есть более...
723 просмотров

Как перевести задачу MLP в файл ARFF
У меня есть проблема, которую нужно перевести в файл arff, но я не могу в этом разобраться, и это очень важно. У нас есть робот, который должен достичь X, не попадая в черные квадраты. Он может двигаться вверх, вниз, влево, вправо или оставаться на...
61 просмотров
schedule 06.01.2023

Как перевести нейронную сеть MLP с tenorflow на pytorch
Я создал нейронную сеть MLP, используя Tensorflow, о котором говорится ниже: model_mlp=Sequential() model_mlp.add(Dense(units=35, input_dim=train_X.shape[1], kernel_initializer='normal', activation='relu')) model_mlp.add(Dense(units=86,...
158 просмотров
schedule 13.06.2022

Как избежать переоснащения с помощью keras?
def build_model(): model = keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[32,32,3])) keras.layers.Dropout(rate=0.2) model.add(keras.layers.Dense(500, activation="relu")) keras.layers.Dropout(rate=0.2)...
106 просмотров

Как добавить несколько бинарных классификаторов в конце MLP с помощью Keras?
Скажем, у меня есть MLP, который выглядит так: model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(200, activation = "relu", input_dim=250)) model.add(layers.Dense(100, activation="relu")) model.add(layers.Dense(75,...
24 просмотров
schedule 20.04.2024