GB
да куча, декодеры с мягким решением знаете что такое?
Size: a a a
2020 November 15
GB
хотя это довольно узкая область
GB
но энивейс
I
Да, мне просто интересна область обработки сигналов, но со стороны машинного обучения не подходила к ней, потому вот интересно, какие существуют варианты
Это зависит от задач. Тут есть просто попытка прикрутить нейронку для классификации, но может и не взлететь
GB
А почему не взлетит? Это же обычная классификация
AK
Ilya
Всем привет, подскажите пожалуйста, немного запутался
Я тут сигналы классифицирую, каждый сигнал - 500 временных значений, всего таких сигналов 7120. Мне это нужно скормить в RNN, получается, что у меня массив данных должен быть размерности (7120, 500, 1), а первый слой у меня - tf.keras.layers.SimpleRNN(100, input_shape=(500,1))
Всё верно?
Я тут сигналы классифицирую, каждый сигнал - 500 временных значений, всего таких сигналов 7120. Мне это нужно скормить в RNN, получается, что у меня массив данных должен быть размерности (7120, 500, 1), а первый слой у меня - tf.keras.layers.SimpleRNN(100, input_shape=(500,1))
Всё верно?
Классифицировал CatBoost, строил фичи tsfresh
AK
Ilya
Это зависит от задач. Тут есть просто попытка прикрутить нейронку для классификации, но может и не взлететь
Мне кажется, мало данных для нейронки.
I
А почему не взлетит? Это же обычная классификация
Слишком зашумлённые данные
I
Классифицировал CatBoost, строил фичи tsfresh
А это вы к чему?
AK
Ilya
А это вы к чему?
Примерно на таком наборе.
Сетку пытался, но у меня не вышло...
Сетку пытался, но у меня не вышло...
AK
Ilya
Слишком зашумлённые данные
Можно сначала отфильтровать по частотам, например фильтром Батерворта...
I
Хех, пока общался тут LSTM всё-таки справился с задачей)
Значит можно теперь крутить параметры и доить этот способ дальше
Значит можно теперь крутить параметры и доить этот способ дальше
J
Здравствуйте. Подскажите пожалуйста, при нахождении косинусного расстояния между двумя векторами, получается значение в диапазоне от 0 до 1. Вопрос: чем меньше значение, тем ближе векторы?
L
Jenny
Здравствуйте. Подскажите пожалуйста, при нахождении косинусного расстояния между двумя векторами, получается значение в диапазоне от 0 до 1. Вопрос: чем меньше значение, тем ближе векторы?
Вы про косинус угла между двумя векторами?
i
Взлетит куда денится
J
Вы про косинус угла между двумя векторами?
Сказано "найти косинусное расстояние", про углы между векторами пояснения не даётся в задании
J
Я попробовала найти косинусное расстояние вектора на себя и получила 0.0, из чего сделала вывод, что чем ближе векторы, тем меньше значение возвращает функция distance.cosine библиотеки scipy
J
Правильно ли это?
A
Jenny
Я попробовала найти косинусное расстояние вектора на себя и получила 0.0, из чего сделала вывод, что чем ближе векторы, тем меньше значение возвращает функция distance.cosine библиотеки scipy
Привет) я сейчас там же, Тоже хочу узнать как правильно.
У меня вроде правильная матрица, вроде предложение совпадают по смыслу, а ответ не правильный.
У меня вроде правильная матрица, вроде предложение совпадают по смыслу, а ответ не правильный.
ЕУ
Народ что вы думаете насчёт темы диплома: Использование генеративно-состязательных сетей для обезличивания данных? Идея в том что допустим нам нужно сохранить большую часть информации, но убрать личностную привязку. И тип сверточная сеть находит лица, потом в участок лица вносится шум, затем ган восстанавливает лицо на очень реалистичное. Но уже ненастоящее