NC
Уберите значит .\
Size: a a a
2020 December 02
А
Ребят, а как называется направление машинного обучения, которая занимается обработкой, например, голосовых сообщений?
AM
Ребят, а как называется направление машинного обучения, которая занимается обработкой, например, голосовых сообщений?
Deep learning, audio and speech recognition
А
А курсы какие-либо есть на эту тему?
i
А курсы какие-либо есть на эту тему?
Да второй семестр deep learning school
2020 December 03
И
Да второй семестр deep learning school
а можно, пожалуйста, про эту школу
Хотя бы ссылочку)
Хотя бы ссылочку)
А
а можно, пожалуйста, про эту школу
Хотя бы ссылочку)
Хотя бы ссылочку)
Было бы шикарно
V
ееее, длс
АМ
Доброго вечера, не подскажете, как подступиться к данной задаче? Не понимаю формулировку вопроса (что значит "выразите в терминах"?), да и в целом в области DL (и backprop в частности) я слабоват.
VB
если какие-то особенности сравнения None в пандасе ?
SS
None считается как nan
VB
у меня есть два столбца с значениями. И когда я хочу сделать 3, который будет True в случае если первых 2 столбца равны я их сравниваю и пишет что они не равны
VB
Хотя в таблице записано как None None
VB
почему не понимаю
SS
если тип колонки - float (а не object), то None хранится в нём как np.nan, а у nan-ов сравнение жесткое: nan != nan
K
Александр Мелехин
Доброго вечера, не подскажете, как подступиться к данной задаче? Не понимаю формулировку вопроса (что значит "выразите в терминах"?), да и в целом в области DL (и backprop в частности) я слабоват.
Просто максимально хреново составленное задание. Что такое Е? Обычно под Е подразумевают матожидание, но в данном случае под ним, видимо, подразумевают лосс функцию.
Во-вторых, корректно записывать P(y=1|X), где X — наблюдаемые данные, а не скалярное произведение.
Ну а по сути, имеется в виду скорее всего нахождение частной производной функции ошибки по Z, где Z — это скалярное произведение вектора весов и вектора признаков. Причём просят его расписать по цепочке: то есть dL/dZ = dL/dA * dA/dZ
Во-вторых, корректно записывать P(y=1|X), где X — наблюдаемые данные, а не скалярное произведение.
Ну а по сути, имеется в виду скорее всего нахождение частной производной функции ошибки по Z, где Z — это скалярное произведение вектора весов и вектора признаков. Причём просят его расписать по цепочке: то есть dL/dZ = dL/dA * dA/dZ
A
Просто максимально хреново составленное задание. Что такое Е? Обычно под Е подразумевают матожидание, но в данном случае под ним, видимо, подразумевают лосс функцию.
Во-вторых, корректно записывать P(y=1|X), где X — наблюдаемые данные, а не скалярное произведение.
Ну а по сути, имеется в виду скорее всего нахождение частной производной функции ошибки по Z, где Z — это скалярное произведение вектора весов и вектора признаков. Причём просят его расписать по цепочке: то есть dL/dZ = dL/dA * dA/dZ
Во-вторых, корректно записывать P(y=1|X), где X — наблюдаемые данные, а не скалярное произведение.
Ну а по сути, имеется в виду скорее всего нахождение частной производной функции ошибки по Z, где Z — это скалярное произведение вектора весов и вектора признаков. Причём просят его расписать по цепочке: то есть dL/dZ = dL/dA * dA/dZ
там Х не скалярное произведение, а значение.
A
но в итоге да, расписать бэкпроп.
K
там Х не скалярное произведение, а значение.
Тогда получается, что там модель без смещения?