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스토캐스틱 그라디언트 디센트 (SGD)와 백프로파게이션 (back-propagation)의 차이점을 알려주세요.답변 1SGD는 최적화 방법 중 하나이며, 일차 최적화기(First Order Optimizer)로 알려져 있습니다. 이는 목적함수의 기울기(gradient)에 기반한 분석을 포함합니다. 따라서 신경망에서는 보통 역전파와 함께 사용하여 효율적인 업데이트를 수행합니다. 또한, 샘플링, 수치근사 등을 통해 얻은 기울기에도 SGD를 적용할 수 있습니다. 대칭적으로, 역전파와 함께 다른 최적화 기법을 사용할 수도 있으며, 그것은 기울기/자코비안을 사용할 수 있는 모든 것을 사용할 수 있습니다.이 흔한 오해는 사람들이 때로는 역전파로 훈련이라고 말하기도 하는데, 이는 (옵티마이저를 명시하지 않는다면) 역..

닫혔습니다. 이 질문은 책, 도구, 소프트웨어 라이브러리 등의 추천을 요구합니다. 이는 스택 오버플로우 지침을 충족하지 않습니다. 현재 답변을 받지 않습니다. 책, 도구, 소프트웨어 라이브러리 등의 추천을 요청하는 질문은 허용하지 않습니다. 질문을 수정하여 사실과 인용을 통해 답변할 수 있도록 할 수 있습니다. 닫힘 5년 전. 이 질문 개선하기 입력 벡터의 크기, 출력 벡터의 크기 및 훈련 세트의 크기만 가지고 계층의 수와 각 계층 당 뉴런의 수를 계산하는 방법을 찾고 있습니다. 일반적으로는 다른 네트워크 구성을 시도하고 오류가 가장 적은 네트워크를 선택하여 최적의 넷을 결정합니다. 불행히도, 그렇게 할 수는 없습니다.답변 1이 주제에 대한 많은 연구가 있습니다. 그러므로, 진심으로 관심이 있다면 읽을 ..

닫힘. 이 질문은 더 집중해야합니다. 현재 답변을 받고 있지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물을 편집하여 하나의 문제에만 초점을 맞추도록 업데이트하십시오. 닫힘 3년 전. 이 질문을 개선하세요 인공지능과 기계학습 관점에서 지도학습과 비지도학습의 차이점은 무엇인가요? 간단하고 기본적인 설명과 함께 예시를 제공해 줄 수 있나요?답변 1비지도 학습 알고리즘에서는 예제가 라벨링되지 않습니다. 즉, 아무런 내용도 제공하지 않습니다. 물론 이러한 경우 알고리즘 자체는 얼굴이 무엇인지 발명할 수는 없지만, 데이터를 다른 그룹으로 군집화 할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴과 풍경은 매우 다르며, 말과도 매우 다른 것을 구별할 수 있습니다.다른 답변에서 언급한 것처럼 (그러나 잘못된 방식으로): '중간..

저는 380만 개의 행과 한 개의 열이있는 판다스 데이터프레임을 가지고 있으며, 이들을 인덱스별로 그룹화하려고합니다. 인덱스는 고객 ID입니다. 인덱스별로 qty_liter를 그룹화하려고합니다: df = df.groupby(df.index).sum() 그러나 연산을 완료하는 데에 시간이 오래 걸립니다. 매우 큰 데이터 세트를 다루는 대체 방법이 있나요? 다음은 df.info()입니다: Index: 3842595 entries, -2147153165 to \N Data columns (total 1 columns): qty_liter object dtypes: object(1) memory usage: 58.6+ MB 데이터는 다음과 같습니다: 답변 1문제는 데이터가 숫자가 아니기 때문입니다. 문자열을 처..