Diskussion zum Artikel "Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen"

[MetaQuotes]

Neuer Artikel Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen :

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.

Werfen wir einen Blick auf die Variation und Kovarianz des Datensatzes DTTanh.n$train nach dem Entfernen der verrauschten Variablen.

#----Ris4-----------------------
evalq(ggpairs(DTTanh.n$train_clean1, columns = 1:13, 
              mapping = aes(color = Class),
              upper = "blank",
              title = "DTTanh.n$train_clean_all"), 
      env)

Abb. 4. Variation und Kovarianz im Datensatz DTTanh.n$train_clean Set nach dem Entfernen der verrauschten Daten.

Autor: Vladimir Perervenko