我正在用增强算法训练标题生成的RNN模型。我采用自我批评的策略(见论文图像字幕的自关键序列训练)来减少方差。我用预先训练的RNN模型(即.a)初始化模型。温暖的开始)。这个预先训练的模型(用对数似然目标训练)在我的任务中得到了0.6分.
当我使用adam优化器来训练这个策略梯度目标时，经过几个时期后，我的模型的性能下降到0。
浏览 0提问于2019-04-10得票数 2
论坛撰稿人David写道：“我们训练w_{0j}"，在这里，w_{0j}是人工神经元的偏见。然而，这篇维基百科的文章(在“优化”一节，小标题为“算法”)换句话说，训练/优化算法从w_0开始，然后生成w_1，再生成w_2等等。
请注意，w_1, w_2, ...是e-dimensi
浏览 0提问于2019-08-08得票数 1
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训练方法有线性感知器、遗传算法、时间序列预测、自联想网络等。我的问题是基于这样一个假设:对于这个特定的场景，有一种最优的策略，因为我知道某些算法在某些场景中使用得更频繁，比如遗传算法经常用于手写识别程序。
浏览 0提问于2014-04-15得票数 0
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假设我有一个数据集，我想用神经网络和支持向量机进行训练。在训练后的数据集中，神经网络是否会过度适应，而支持向量机则不会？就像一个数据集对一种训练算法来说是否过分适合，而不太适合另一种训练算法吗？或者如果它不适合于一种训练算法，那么可以假设它也不适合其他的训练算法？
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
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现在我正在做一个关于遗传算法和神经网络的研究，我想用遗传算法来训练神经网络，用神经网络来解决OCR问题，我还不明白的是训练方法，假设我有5个训练集，每个训练集有26个字符(A-Z)，我应该从A1-Z1到A5-Z5 (每个字符)还是A1-A5到Z1-Z5 (每个字符)进行训练，每个字符应该生成多少代?
浏览 3提问于2012-12-15得票数 1
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我在matlab中使用了一个时滞神经网络，我想用不同的训练算法来训练它。我使用了很多这样的算法，例如粒子群优化算法、levenberg marquardt算法、拟牛顿算法和.现在我想使用反向传播，但是我不能使用训练函数，因为时滞神经网络的反向传播不同于前馈贝塔。有谁能告诉我，在matlab中是否有任何功能用于训练具有反向传播的TDNN？
谢谢
浏览 0提问于2014-02-10得票数 1
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我是机器学习的新手，我从数学的角度研究算法背后的主要概念。我还试图开始使用sklearn库实现一些用于回归的算法。我想总结一下ML的主要步骤，并提出以下问题：训练算法，查看性能，选择最优的算法。基于交叉验证的随机或网格搜索算法的超参数整定现在出现的问题是，我不知道该怎么办。
我是否可以
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
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目前，我正在学习Coursera.org上的“机器学习”课程，主题是讨论不同条件下学习算法的性能。在这里，我们讨论了当该算法适合于训练数据(高偏差)的情况。📷交叉验证误差( Jcv(theta) )是衡量算法对交叉验证集的拟合程度，Jcv越低(θ)越适合交叉验证集。训练误差(Jtr
浏览 0提问于2021-12-28得票数 1
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目前只有三种内建算法支持增量训练:目标检测算法、图像分类算法和语义分割算法。
我想知道我们是否能够成功地使用新的增量样本数据来训练其他(非内置算法)训练图像的初始模型。例如，分类或回归。
浏览 2提问于2022-08-01得票数 0
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假设我有非常大的训练集，因此Matlab在训练时挂起，或者没有足够的内存来容纳训练集。是否可以一次使用一个样本(一个接一个)来训练网络？
浏览 0提问于2013-07-13得票数 4
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总之，我的想法是：A1(D) =H
然后，假设我们有一个机器学习算法训练器A2，我们可以使用它来训练一个更好的机器学习算法A1*，方法是输入所有行数据D、机器学习算法H所训练的假设以及算法本身A1：那么，你们认为有可能训练，比如说，算法A3，它可以用来训练机器学习算法教
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
我正在将使用Levenberg-Marquardt训练算法的Matlab神经网络代码移植到Python中。我使用的是Neurolab，我认为它没有Levenberg-Marquardt训练算法。有没有其他我可以使用的训练算法？我使用的是前馈多层网络。谢谢!
浏览 6提问于2016-02-09得票数 2
我自己才刚刚完成相关的讲座，我对SVMs的理解是，它是一种健壮而高效的分类学习算法，当使用内核时，它们有一个“小生境”，包括10到1000个特征，以及100到10000个训练样本。训练样本的限制是因为核心算法围绕着基于训练样本数的平方矩阵所产生的结果进行优化，而不是基于原始特征的数量。那么，我看到的评论是否提到了自课程制定以来的一些真正的变化，如果是的话，这是什么变化:一个新的算法涵盖了支持向量机的“甜蜜点”，更好的CPU意味着SVM的计算优势不那么值钱？
浏览 0提问于2014-07-09得票数 71
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我正在尝试实现本文的一个算法：
基本技术是使用adaboost和冲浪(特征提取器)来识别手的姿势。就像我以前写的，我正在尝试实现，但我仍然不理解这个算法。问题是我有个问题，比如：
我想知道是否有人执行了这个算法<
浏览 6提问于2013-08-01得票数 1
我正在使用Sagemaker笔记本实例与H2o AutoML一起运行一些项目，我想知道H2o AutoML是否可以从GPU Sagemaker实例中受益，如果可以，我应该如何配置笔记本？
浏览 18提问于2019-09-06得票数 2
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反向传播算法是一种神经网络训练算法，还是仅仅是一种递归算法来计算神经网络的雅可比？那么这个Jacobian将作为主要训练算法的一部分，例如最陡峭的下降？因此，计算雅可比矩阵(神经网络输出到网络参数的偏导数)是一种训练算法还是一种数值方法？
浏览 0提问于2021-09-08得票数 4
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有一件事让我印象深刻，那就是OpenNLP训练我的模型非常快(大约1.2秒)。我使用过的其他NLP工具可能需要几分钟，如果不是几个小时的话。我的培训文件中有大约12000条记录。我已经尝试将迭代次数从10次增加到10000次，不幸的是，这似乎对训练时间或准确性没有任何影响。奇怪的是，OpenNLP的文档对训练持续时间的描述如下：“现在可能是去Hulu或其他地方的好时机，因为如果你有大量的训练集，这可能需要一段时间”。这让我觉得我做错了什么。
浏览 24提问于2019-07-22得票数 1
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