CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)：稀疏向量序列
CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)是微软开发的一种深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它是Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）的一部分，旨在提供高效的计算性能和灵活性。
稀疏向量序列是指在机器学习和自然语言处理中常用的一种数据结构，用于表示大规模数据集中的稀疏特征。它由多个稀疏向量组成，每个稀疏向量表示一个样本的特征向量，其中只有少数几个维度具有非零值。
CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)的优势包括：
- 高性能计算：CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)利用多核CPU进行并行计算，提供快速的模型训练和推理能力。
- 灵活性：CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)支持多种神经网络模型，包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等，可以满足不同任务的需求。
- 易用性：CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)提供了丰富的API和文档，使开发人员可以轻松构建和训练神经网络模型。
- 腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了一系列与人工智能和云计算相关的产品和服务，包括腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台、腾讯云容器服务等。这些产品可以与CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)结合使用，提供完整的深度学习解决方案。
更多关于CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)的信息和使用方法，请参考腾讯云的产品介绍页面：CNTK C#库2.0beta11 (CNTK.CPUOnly)产品介绍
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CNTK和WIN ML的区别是什么
deep-learning、cntk、windows-machine-learning
我知道我的问题很基本，但我需要一些澄清。CNTK是我目前使用的深度学习框架，可以用来在windows机器上训练和评估模型。如果我想在Windows设备上运行用CNTK训练的模型，我应该使用WIN ML。我说的对吗? WIN ML也可以在windows机器上使用吗？
浏览 36提问于2019-01-01得票数 0
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用于聊天机器人训练的深度学习
networking、deep-learning、chatbot
我们正在尝试创建一个智能聊天机器人来为客户服务。我们有一个客户服务问题和答案的语料库，每个对话都有一个标记的意图。我们正在探索使用深度学习来训练我们的模型，但我们遇到了几个问题：
1-如何在文本数据上进行特征工程来训练模型。具体地说，如何将语言转换为向量？
2-如何使用非单词特征，作为意图识别深度学习分类器的输入？你如何容纳客户产品名称?3-如何为文本输入的深度学习选择神经网络体系结构?4-我们如何处理数据不足的情况？使用贝叶斯技术？
浏览 2提问于2017-02-14得票数 3
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在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：
深度学习
深层神经网络
人工神经网络
前馈神经网络
因此，在我看来，似乎很清楚的是，深层神经网络是具有多层(通常超过一个隐藏层)的人工神经网络。然而，我读过几次这样的话：
深层神经网络是一种具有多层结构的前馈神经网络。
我知道前馈神经网络是什么，但据我所知，深神经网络是指在输入和输出层之间有多个层次的所有人工神经网络？例如，难道不应该有深层递归神经网络吗？深层神经网络必须前馈神经网络是正确的吗？这将反过来意味着深递归神经网络不能被称为深神经网络。
此外，我看到有各种各样的深度学习架构，例如：
卷积神经网络
残差神经网络
深层信念网络
深玻耳兹曼
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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如何找到我的word2vec模型的准确性、精确度、召回率、f1分数？
python、cross-validation、word2vec、evaluation
我正在做一个项目，寻找产品之间的相似性。该模型将excel数据表分为90%的训练/ 10%的验证。当我手动检查验证时，模型工作得很好。但我在评估过程中遇到了麻烦。我应该如何找到准确性、精确度、召回率和F1分数来了解我的模型工作得有多好？ 我是机器学习的新手，还在学习，请给我一些从哪里开始的线索。
浏览 61提问于2020-07-28得票数 0
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混合卷积神经网络与常规神经网络
machine-learning、neural-network、deep-learning
卷积神经网络通常是图像分类和语义分割的最佳选择。分类/数字数据(年龄、身高、城市等)另一方面，传统的机器学习模型，如(深度)随机森林模型、支持向量机模型或传统神经网络模型处理效果最好。
是否有将卷积神经网络和传统神经网络相结合的混合结构来对图像和分类数据集进行分类？我确信这个问题以前已经解决过，我特别希望在一个公共库(PyTorch、Tensorflow、Keras等)中寻找研究论文、教程和实现。
这种“混合”数据集的一个很好的例子是ISIC数据集，它包含数千张皮肤生长的图像，以及每幅图像的患者年龄和性别等信息。假设情况下，包含这些分类/数值信息的混合模型在检测皮肤癌方面可能比仅仅使用图像的模
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可以访问在Azure机器学习服务或Azure Machine中训练的神经网络的内部表示吗？
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我正在与数据科学家合作，他们希望了解和理解他们使用Azure Machine /Service中的视觉界面训练的神经网络模型。是否有可能排除并检查神经网络模型的内部表示？有没有一种方法，我可以写代码，访问一个经过训练的神经网络的节点和权重，以便将网络可视化为一个图形结构？或者，如果Azure /Service不支持这一点，我希望能为不同的机器学习框架提供更适合这种分析的建议。
我尝试过的事情：
培训模型输出ILearnerDotNet (AML )或模型(AML )。我查找要拖到工作区中的项，在工作区中可以编写自定义代码，例如执行Python脚本。他们似乎接受数据集，但不接受ILearne
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
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machine-learning、neural-network
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用于音频的卷积神经网络
neural-network、convolution、feature-extraction、supervised-learning、deep-learning
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我知道视频输入只不过是在一段时间内显示的一系列图像(像素强度)。30 FPS)与音频相关。然而，我并不真正理解什么是音频，它是如何工作的，或者它是如何分解成网络的。
我读过几篇关于这个主题的论文(多模特征提取/表示)，但是没有人解释过音频是如何输入到网络中的。
此外，我从我的研究中了解到，多模态表征是我们大脑真正运作的方式，因为我们没有刻意过滤掉我们的感官来实现理解。这一切都是在我们不知道的情
浏览 3提问于2014-03-18得票数 34
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人脸识别(可伸缩性问题)
machine-learning、training、scalability
背景
我想建立一个人脸识别模型，以注册和登录某种服务。例如使用这种方法 (CNN +支持向量机)。
当一个新用户想注册一个服务时，会记录他/她的面部图像，并使用这些图像对机器学习模型进行训练。然后，当一个人请求服务时，模型会识别这个人是否是成员。
问题
但是，当有新用户进入注册时，机器学习模型必须被重新训练并扫描所有以前的图像(或特征向量)。当用户数量很大时，这种方法似乎存在可伸缩性问题。
我已经阅读过这个帖子，但是我的情况与建议的答案不太一样，因为我的机器学习模型旨在区分成员和非会员。有人知道如何解决这个可伸缩性问题吗？谢谢。
浏览 0提问于2019-01-31得票数 2
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为什么使用受限的Boltzmann机器而不是多层感知器？
machine-learning、neural-network、classification
我试图理解限制Boltzmann机器(RBM)和前馈神经网络(NN)之间的区别。我知道，RBM是一个生成模型，它的思想是重建输入，而NN是一个判别模型，其中的思想是预测标签。但是我不清楚的是，为什么你不能仅仅用神经网络来建立一个生成模型呢？特别是，我想到的是深层信仰网络和多层感知器。
假设我对NN的输入是一组名为x的注释，而我的输出是一组节点y。在一个判别模型中，我在训练过程中的损失将是y与我希望x产生的y值之间的差额(例如，类标签的基本真理概率)。但是，如果我刚刚使输出具有与输入相同的节点数，然后将损失设置为x和y之间的差呢？这样，网络将学会重建输入，就像在RBM中一样。
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浏览 11提问于2015-08-07得票数 16
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联合机器学习中的权值传输协议
machine-learning、protocols、tensorflow-federated
我想知道，在联合机器学习中，当我们训练本地模型并打算更新云模型时，我们使用什么协议来传输这些权重？另外，当我们使用tensorflow联合机器学习时，我们如何传递权重(使用哪个库和协议)？
致以亲切的问候，
浏览 5提问于2022-06-14得票数 0
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神经网络-找到最相似的图像
python、neural-network、keras
我正在使用Python，scikit-学习和keras。我有3000,000张正面手表的图片，比如：观看_1，观看_2，观看_3。.
我想写一个程序，接收一个真正的手表的照片作为输入，这可能是在不太理想的条件下拍摄的上面的照片(不同的背景颜色，黑暗的闪电等)，并找到其中最相似的手表3000。我的意思是，如果我给出一张圆型棕色手表的照片，上面有细花边，那么我希望它是圆形、深色和细花边的输出表。
什么是最有效的机器学习算法来做到这一点？
例如，通过遵循此链接，我有两个不同的解决方案：
1)利用CNN作为特征提取器，参照输入图像对每一对图像比较这些特征之间的距离。
2)在暹罗神经网络中使用两个CNN
浏览 0提问于2018-02-14得票数 12
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神经网络解析字符串数据？
neural-network
因此，我刚刚开始学习神经网络如何操作来识别模式和分类输入，我已经看到了人工神经网络如何解析图像数据并对图像进行分类(用卷积演示)，关键是降低图像采样，每个像素刺激一个输入神经元进入网络。
但是，如果这可以用字符串输入来完成的话，我会想办法解决这个问题吗？我得到的用例是用户看过的电影的“推荐引擎”。电影中有大量的字符串数据(标题、情节、标签)，我可以想象将文本“降采样”到描述这部电影的几个关键词，但即使我解析出描述这部电影的前五个单词，我想我也需要每个英语单词的输入神经元来比较一组电影？我可以限制输入神经元仅限于在集合中使用的单词，但是它是否可以通过添加新的电影(用户观看一部新的电影，用新的单词
浏览 0提问于2014-07-30得票数 33
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如何为机器学习问题训练基于文本的数据？
machine-learning、classification、nlp、logistic-regression
我正在进行一个项目，根据一个搜索查询，通过上下文向客户显示产品。例如，我不希望客户必须输入特定的产品名称，而是根据功能进行搜索(例如，“墙壁不太热”就会返回产品名称，如"Whirlpool IC355 ROY 3340 L双门冰箱“)。
我有一个由功能相关产品组成的培训集。我打算用Logistic回归来训练一个关于这些数据的模型。如何用Python处理这些数据或提取特性以输入逻辑回归？我听说过“纸袋模型”，但不知道该如何使用，或者它是否适用于这里？
我知道有很多NLTK库可用。但是，我希望从零开始实现它，或者使用尽可能少的外部库。
请帮助或是否有任何资源可参考？
浏览 0提问于2015-09-21得票数 3
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支持向量机是否仍然被认为是“最先进的”在他们的利基？
data-mining、svm、state-of-the-art
这个问题是对我在另一个问题上看到的一个评论的回应。
该评论是关于Coursera上的机器学习课程教学大纲的，它的大意是"SVMs现在使用得不多“。
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
浏览 0提问于2014-07-09得票数 71
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我训练了一个模型，它通过抓取序列中最后一个单词的标签来标记序列：
Sequential([
Embedding(emb_dim),
cntk.ops.sequence.last(Recurrence(LSTM(hidden_dim), go_backwards=False)),
Dense(num_labels)
])
其中num_labels =8
我使用这里的GPU库来使用来自C#的模型(CNTK v2.0.beta8.0)：
Variable outputVar = modelFunc.Output
浏览 7提问于2017-01-18得票数 0
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从机器学习训练的模型中获得某种数学公式
python、machine-learning
我已经在这里提出了这个问题：，但我觉得我不够清楚，而且提议的想法对我也不起作用。
假设使用我的计算机，我训练了某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给它一个输入值，它会返回预测的结果(即1或0)。
现在，假设我仍然想给出一个输入，并得到一个预测的输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或表示我的“训练模型”的矩阵。
换句话说，我希望我训练的模型“转换”成某种公式，我可以输入并得到预测的数字。
我之所以要这样做，是因为我想训练一个大型数据集，并使用复杂的预测模型。并在更简单的硬件中使用这个经过训练的预测模型，例如PIC32微控
浏览 5提问于2019-04-27得票数 0
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使用贝叶斯、随机森林、NN、支持向量机和决策树，免费向PMML输出SaaS机器学习
gratis、machine-learning、saas
我知道有很多机器学习库可以在本地计算机上运行ML算法。我正在寻找免费的基于云的机器学习服务，其中：
注册时不需要信用卡(Amazon和Azure需要信用卡)。
允许将ML模型导出为PMML或其他文件类型。
具有朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、支持向量机和决策树。
我发现的唯一服务是bigml.com (免费的文件大小限制为16 ML )，但它似乎只有一个ML模型，即决策树:它缺少朴素贝叶斯、随机森林、神经网络和支持向量机。
浏览 0提问于2016-04-22得票数 2
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基于方面的机器学习情感分析
machine-learning、svm、feature-extraction
我在机器学习方面很新。我已经用类别，方面，意见词和情感注释了数据。例如，对于下面的文本
“苹果真好吃”
我有分类->食物，方面->苹果，意见词->tasty和情感->积极的。我有类似这种格式的训练数据。
如何使用这种训练集训练支持向量机分类器？如何提取n字元、词性和情感词等特征来训练分类器？您能否建议使用机器学习算法进行基于这方面的情感分析的开始步骤？
浏览 0提问于2015-01-11得票数 3
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