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[問題] 機器學習能不能用在編碼

看板DataScience作者 (fool)時間3年前 (2021/09/10 17:52), 3年前編輯推噓6(6推 0噓 4→)
留言10則, 6人參與, 3年前最新討論串1/1
*[1;32m問題類別:(ex：DL) 使用工具:(ex:python tensorflow) 問題內容: 位元 0 代表 關閉 ，1 代表 開啟 資料集正確答案第1筆是 001 當電腦預測第1筆是000時，000 跟 001 的誤差， 不是常數1 (絕對不是001 - 000 = 1) 1.想請教機器有辦法作這種學習嗎? 2.若可以，loss function 損失函數該如何設計 請給我關鍵字或連結，我自已查就可以了 謝謝 謝謝Y大回答，想再請教若是編碼混合數值的問題， 機器能否學習，損失函數如何設計? 舉例如下 資料集第1筆答案是 11 24 ，第1個位置的數值是11，第2個位置的數值是24 電腦預測第1筆答案是 22 XX 第1個位置的誤差是常數 11 (22 -11 = 11) ，第1個位置有值，代表 on 第2個位置的誤差是非常數 ， XX 代表無值 , 第2個位置無值，代表 off -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.161.245.103 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1631267546.A.EB4.html
推
09/10 17:57, 3年前 , 1F
你的bit array長度固定嗎？ 如果是，每種組合當作一
09/10 17:57, 1F
→
09/10 17:57, 3年前 , 2F
個class做classification就好惹
09/10 17:57, 2F
※ 編輯: stayfool (1.161.245.103 臺灣), 09/10/2021 19:11:27
推
09/10 19:07, 3年前 , 3F
關鍵字 one hot (?
09/10 19:07, 3F
推
09/10 20:28, 3年前 , 4F
感覺像Hamming Distance
09/10 20:28, 4F
→
09/10 20:34, 3年前 , 5F
重看一遍應該classification比較符合XD
09/10 20:34, 5F
推
09/10 21:40, 3年前 , 6F
有值無值是明確定義的規則的話 不用DL
09/10 21:40, 6F
推
09/11 01:13, 3年前 , 7F
之前讀視訊/影像壓縮paper有類似的編碼loss 不知道是不是
09/11 01:13, 7F
→
09/11 01:13, 3年前 , 8F
你要的
09/11 01:13, 8F
推
09/13 01:35, 3年前 , 9F
可以看看cost-sensitive multiclass/multilabel classific
09/13 01:35, 9F
→
09/13 01:35, 3年前 , 10F
ation，或是自己設計loss是誤差的upper bound也可以
09/13 01:35, 10F
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