Discussão do artigo "Redes Neurais Profundas (Parte III). Seleção da amostra e redução de dimensionalidade"

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Novo artigo Redes Neurais Profundas (Parte III). Seleção da amostra e redução de dimensionalidade foi publicado:

Este artigo é uma continuação da série de artigos sobre redes neurais profundas. Aqui, nós vamos considerar a seleção de amostras (remoção de ruído), reduzindo a dimensionalidade dos dados de entrada e dividindo o conjunto de dados nos conjuntos de train/val/test durante a preparação dos dados para treinar a rede neural.

Vamos dar uma olhada na variação e covariância do conjunto DTTanh.n$train depois de remover as variáveis ​​de ruído.

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

Fig. 4. Variação e covariância no conjunto DTTanh.n$train_clean após a remoção de amostras de ruído.

Autor: Vladimir Perervenko

[cemal]

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Por favor, traduza a série 1,2,3 em inglês.

[Rashid Umarov]

cemal:

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Por favor, traduza a série 1,2,3 em inglês.

Desculpe pela demora, mas certamente traduziremos todos os artigos para o inglês. Só que isso leva algum tempo