本文将以一家造纸厂的生产为例，介绍如何使用自动编码器构建罕见事件分类器。在罕见事件问题中，数据集是不平衡的。近来，深度学习被广泛应用于分类中。然而正样本数太少不利于深度学习的应用。不论数据总量多大，深度学习的使用都会受制于阳性数据的数量。为什么不考虑使用其
我们将使用来自此处的真实稀有事件数据集。意思是，我们得到的阳性标记样本少于阴性。在典型的罕见事件问题中，带正号的标记数据约占总数的5-10％。对这些罕见事件进行分类非常具有挑战性，深度学习已被广泛用于分类。但是，少量阳性标记样本禁止深度学习应用。我们总是可
今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng 提出了一种不同于深度神经网络的 Deep Forest 模型——gcForest，这是一种决策树集成的方法，较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcFores
它涉及从图像数据库中检索视觉上相似的图像到给定的查询图像。在本文中，基于内容的图像检索问题是使用无监督的机器学习技术即自动编码器来实现的。我们将使用包含10个类的32x32彩色图像的CIFAR10机器学习图像数据集。该机器学习模型使用python，nump
自编码器广泛应用于神经网络的无监督学习以来，其最初的目的是寻找潜在的低维状态空间数据集，但它们也能够解决其他问题，如图像去噪、增强或着色（彩色化）。在这篇文章中，我想通过训练的卷积自动编码器来分享我的一些想法，我训练编码器将MNIST数据集中随机旋转的手写
自动编码器是深度学习的一个令人惊奇的部分，有许多令人敬畏的用途。它们允许我们做任何事情，从数据压缩到重构输入。创建一个能够“清理”或重建信号的神经网络的能力是非常有用的。从在线流媒体压缩音乐到通信信号进行去噪，这都有其用途。您需要一个更复杂的深度学习模型来
autoencoders作为一种非常直观的无监督的学习方法是很受欢迎的，最简单的情况是三层的神经网络，第一层是数据输入，第二层的节点数一般少于输入层，并且第三层与输入层类似，层与层之间互相全连接，这种网络被称作自动编码器，因为该网络将输入“编码”成一个隐藏
KernelML有许多潜在的用例，但它并不总是最好的工具。这个实验的目标是找到潜在的用例，在这些用例中，kernelml比现有的软件包提供了一些优势，用于构建神经网络。一种似乎具有潜力的用例是自动编码。通过使用'黑魔法'的方法，KernelML可以用来一次
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