Donaldo kozirio dvejetainiai variantai, Kas atsitiko su JK Broadsheet / Tabloid split? - - Duomenų Mokslo - 2020

Šiame dienoraštyje aš mokysiu, kaip mokyti Bajeso gilaus mokymosi klasifikatorių, naudojant Kerą ir tensorflow. Prieš nardydamas į konkretų mokymo pavyzdį, aptarsiu keletą svarbių aukšto lygio sąvokų: Kas yra Bayeso gilus mokymasis? Kas yra netikrumas? Kodėl neaiškumas yra svarbus? Šiuo pavyzdžiu taip pat aptarsiu metodus, kaip ištirti Bayeso gilaus mokymosi klasifikatoriaus neapibrėžtumo prognozes ir pateikti pasiūlymus dėl modelio tobulinimo ateityje.

Jei norite sužinoti daugiau apie Bayeso gilų mokymąsi po to, kai perskaitėte šį pranešimą, raginu jus patikrinti visus tris iš šių išteklių. Dėkojame Kembridžo universiteto mašinų mokymosi grupei už nuostabius dienoraščio įrašus ir dokumentus. Kas yra Bayeso gilus mokymasis?

Bajeso statistika yra teorija statistikos srityje, kurioje donaldo kozirio dvejetainiai variantai apie tikrąją pasaulio padėtį išreiškiami tikėjimo laipsniais. Bajeso statistikos ir gilaus mokymosi praktikoje derinys apima ir jūsų gilaus mokymosi modelio prognozių neapibrėžtumą.

Idėja įtraukti neapibrėžtumą neuroniniuose tinkluose buvo pasiūlyta jau m. Paprasčiau tariant, Bayeso gilus mokymasis prideda išankstinį paskirstymą kiekvienam tipiniam neuronų tinklo modeliui nustatytam svorio ir šališkumo parametrams. Anksčiau Bayeso gilaus mokymosi modeliai nebuvo naudojami labai dažnai, nes jiems reikia daugiau parametrų optimizavimui, o tai gali padaryti modelius sunku dirbti.

Tačiau pastaruoju metu Bayeso gilus mokymasis tapo vis populiaresnis ir kuriami nauji metodai, siekiant įtraukti modelio neapibrėžtumą, naudojant tokį patį parametrų skaičių kaip ir tradicinis modelis.

Kas atsitiko su JK Broadsheet / Tabloid split? - - Duomenų Mokslo -

Neapibrėžtumas yra ribotos žinios, kai neįmanoma tiksliai aprašyti esamos būklės, būsimo rezultato ar daugiau nei vieno galimo rezultato. Kalbant apie gilų mokymąsi ir klasifikaciją, netikrumas taip pat apima dviprasmiškumą; neapibrėžtumas dėl žmogaus apibrėžimų ir sąvokų, o ne objektyvus gamtos faktas. Netikrumo tipai Yra keletas skirtingų neapibrėžtumų tipų, ir aš apimsiu tik du svarbius šios pareigos tipus.

Aleatorinė neapibrėžtis Aleatorinis neapibrėžtumas matuoja, ką negalite donaldo kozirio dvejetainiai variantai iš duomenų. Galima paaiškinti, kad galima tiksliau stebėti visus aiškinamuosius kintamuosius. Pagalvokite apie aleatorinį neapibrėžtumą kaip neapibrėžtumą. Iš tikrųjų yra dviejų tipų aleatorinis neapibrėžtumas, heteroscedastinis ir homoscedastinis, bet aš tik padengiu heteroscedastinį neapibrėžtumą šiame poste.

Konkretūs aleatorinio neapibrėžties pavyzdžiai stereo vaizduose yra okliuzijos scenos dalys, kurių fotoaparatas negali matytivizualių savybių trūkumas t.

Bajeso gilaus mokymosi klasifikatoriaus kūrimas - - Mašina Mokymasis -

Episteminis netikrumas Episteminis neapibrėžtumas matuoja, ką jūsų modelis nežino, nes trūksta mokymo duomenų. Ją galima paaiškinti su begaliniais treniruočių duomenimis. Pagalvokite apie episteminį netikrumą kaip modelio neapibrėžtumą. Iš savo patirties su programa, modelis veikia labai gerai.

Taigi, jei modelis yra parodyta jūsų kojos su ketchupu nuotrauka, modelis yra kvailas galvoti, kad tai yra karštoji varlė. Bajeso gilaus mokymosi modelis numatytų aukštą episteminį netikrumą šiose situacijose. Mašininio mokymosi metu stengiamės sukurti apytikslius realaus pasaulio vaizdus. Šiandien sukuriami populiarūs gilaus mokymosi modeliai sukuria taškų įvertinimą, bet ne neapibrėžtumo vertę.

Suprasti, ar jūsų modelis yra nepakankamai pasitikintis ar klaidingai pernelyg pasitikintis, gali padėti jums paaiškinti savo modelį ir duomenų rinkinį. Du pirmiau paaiškinti neapibrėžtumo tipai yra importas dėl įvairių priežasčių. Pastaba: Klasifikavimo problemoje minkšta maksimali išvestis suteikia jums tikimybės vertę kiekvienai klasei, tačiau tai nėra tokia pati kaip neapibrėžtumas. Softmax tikimybė yra tikimybė, kad įvestis yra tam tikra klasė, palyginti su kitomis klasėmis.

Kadangi tikimybė yra susijusi su kitomis klasėmis, tai nepadeda paaiškinti bendro modelio pasitikėjimo. Kodėl Aleatoric neapibrėžtumas yra svarbus? Aleatorinė neapibrėžtis yra svarbi tais atvejais, kai stebėjimo erdvės dalys turi didesnį triukšmo lygį nei kiti. Pavyzdžiui, pirmasis mirties atvejis, susijęs su savarankiško vairavimo automobiliu, suvaidino neapibrėžtumą. Tesla sakė, kad per šį įvykį automobilio autopilotas nesugebėjo atpažinti baltų sunkvežimių prieš šviesų dangų. Vaizdo segmentavimo klasifikatorius, galintis prognozuoti aleatorinį netikrumą, suprastų, kad šią konkrečią vaizdo sritį buvo sunku interpretuoti ir prognozuoti didelį neapibrėžtumą.

Nemokami siūlomi metodai

Jei vaizdų klasifikatorius su numatymu turėjo didelį neapibrėžtumą, kelio planuotojas žinotų, kad ignoruos vaizdų klasifikatoriaus prognozę ir vietoj to naudos radaro duomenis tai yra supaprastinta, bet veiksmingai tai, kas atsitiktų.

Kodėl episteminis netikrumas yra svarbus? Episteminis netikrumas yra svarbus, nes jis nustato situacijas, kuriose modelis niekada nebuvo išmokytas suprasti, nes situacijos nebuvo mokymo duomenyse.

Mašininio mokymosi inžinieriai tikisi, kad mūsų modeliai gerai apibendrins situacijas, kurios skiriasi nuo mokymo duomenų; vis dėlto, saugumo kritinėse programose nepakanka gilaus mokymosi vilties.

Didelis episteminis neapibrėžtumas yra raudona vėliava, kad modelis yra daug labiau tikėtinas ir netikslus prognozes, o kai tai įvyksta saugumo požiūriu svarbiose programose, modelis neturėtų būti patikimas. Episteminis netikrumas taip pat naudingas norint ištirti jūsų duomenų rinkinį. Pavyzdžiui, episteminis netikrumas būtų buvęs naudingas šiam konkrečiam nervų tinklo sutrikimui nuo m. Šiuo atveju mokslininkai mokė neuroninį tinklą, kad atpažintų medžių paslėptus tankus ir medžius be rezervuarų.

Po treniruočių, tinklas atliko neįtikėtinai gerą treniruočių rinkinį ir bandymų rinkinį. Vienintelė problema buvo ta, kad visi tankų vaizdai buvo paimti drumstomis dienomis ir visi vaizdai be tankų buvo donaldo kozirio dvejetainiai variantai saulėtą dieną.

• Uždarbis internete - skelbimai Semrush įrankis Uždarbis su Airbnb Tai nėra pasyvus, greitas uždarbis internetu sėdint namuose, tačiau tai susiję su tavo namais.
• Naujas Būdas Uždirbti Pinigus Internete
• Vėl atgal, Yougovas paskelbė sklaidos tarp laikraščių svetainių suskirstymą proc kurie taip pat yra Savaitės lankytojai.
• Bitcoin ateities sandoriai yra geras dalykas Lengvai uždirbti pinigus iš namų uk internete, Tuomet aš supratau, kad šiuo metodu gali pasinaudoti bet kas ir taip gauti nemenką pelną.
• Žmonių uždirbo dvejetainiais opcionais

donaldo kozirio dvejetainiai variantai Klasifikatorius iš tikrųjų išmoko nustatyti saulėtas ir drumstas dienas. Robotikos srityje taip pat svarbios netikrumo prognozės giliųjų mokymosi modeliuose. Kalmano filtrai sujungia matavimo duomenų seriją, turinčią statistinį triukšmą, ir pateikia įvertinimus, kurie paprastai būna tikslesni nei bet kuris atskiras matavimas.

Tradiciniai gilaus mokymosi modeliai negali prisidėti prie Kalmano filtrų, nes tik prognozuoja rezultatus ir neapima neapibrėžtumo termino. Teoriškai Bajeso gilaus mokymosi modeliai galėtų prisidėti prie Kalmano filtro sekimo. Neapibrėžtumo giliųjų mokymosi klasių modeliuose apskaičiavimas Aleatorinis ir episteminis neapibrėžtumas yra skirtingas, todėl jie skaičiuojami skirtingai. Apskaičiuojant aleatorinę neapibrėžtį Aleatorinė neapibrėžtis yra įvesties duomenų funkcija.

Todėl gilaus mokymosi modelis gali išmokti prognozuoti aleatorinę neapibrėžtį naudojant modifikuotą nuostolių funkciją. Modelio mokymas numatyti aleatorinę dispersiją yra pavyzdys, kai mokymasis nekontroliuojamas, nes modelis neturi dispersijos etikečių mokytis. Žemiau yra standartinė kategorinė kryžminė entropijos praradimo funkcija ir funkcija, skirta Bayeso kategoriniam kryžminiam entropijos nuostoliui apskaičiuoti.

Sukurtą praradimo funkciją sudaro šio straipsnio nuostolių funkcija. Darbe praradimo funkcija sukuria normalų pasiskirstymą, kurio vidurkis yra nulis ir donaldo kozirio dvejetainiai variantai dispersija. Nuostolių funkcija atlieka T Monte Carlo mėginius ir tada paima T mėginių vidurkį. Idealiai iškreiptų logitų kategorinės kryžminės entropijos priėmimas idealiai turėtų sukelti keletą įdomių savybių. Kai prognozuojama logitinė vertė yra donaldo kozirio dvejetainiai variantai didesnė nei bet kuri kita logito reikšmė dešinė pusė 1 paveiksledidėjantis dispersija turėtų tik padidinti nuostolius.

Taip yra todėl, kad išvestinė priemonė yra neigiama dešinėje diagramos pusėje.

„Amazon“ ir jos milijardieriaus likimo istorija

Šiuo atveju minimalus nuostolis turėtų būti artimas 0. Tai matote dešinėje pusėje.

• Trump pažymi paktą su musulmonų valstybėmis kovoti su tuo, ką jie sukūrė: IS: Martin Vrijland
• Jei nuvalysite odą, tuomet pamatysi toksinę realybę.
• Autorius: Anna A.
• Kaip išpirkti parduotą opcioną
• Lengvai Uždirbti Pinigus Iš Namų Uk Internete Kompiuteriai akcija
• „Amazon“ istorija. Faktai iš įkūrėjo biografijos
• Ты права.
• Jakai uždirba pinigus

Mokymo metu mano modelis sunkiai susitvarkė su šiuo nedideliu vietiniu minimumu, o aleatorinės dispersijos prognozės iš mano modelio neturėjo prasmės. Manau, kad taip atsitinka todėl, kad 1 paveikslo nuolydis kairėje diagramos pusėje yra ~ Normalus pasiskirstymas išilgai linijos su -1 nuolydžiu lems kitą normalų pasiskirstymą, o vidurkis bus maždaug toks pat, donaldo kozirio dvejetainiai variantai ir anksčiau, bet norime, kad T mėginių vidurkis sumažėtų, kai dispersija padidėja.

Kad modelį būtų lengviau mokyti, norėjau sukurti didesnį nuostolių pokytį, kai dispersija padidėja. Kaip ir dokumente, mano ankstesnė praradimo funkcija iškreipia T Monte Carlo mėginių žurnalus, naudodama normalų pasiskirstymą, kurio forumai peržiūri internetines pajamas yra 0, ir prognozuojama dispersija, donaldo kozirio dvejetainiai variantai paskui apskaičiuoja kiekvienos mėginio kategorinę kryžminę entropiją.

Norint gauti didesnį nuostolių pokytį, kai dispersija didėja, nuostolių funkcija, reikalinga Monte Karlo mėginiams įvertinti, kai donaldo kozirio dvejetainiai variantai sumažėjo daugiau nei mėginiai, kurių nuostoliai padidėjo.

Mano sprendimas yra naudoti eliu aktyvavimo funkciją, kuri yra nelinijinė funkcija, centruota apie 0.

1. Investicinis finansinis pasirinkimas
2. Bitcoin laimėjimas
3. Kur gauti bitcoin video adresą
5. Pamm investiciniai portfeliai
7. Latvijos pajamos internetu