আমি সদ্য 231 থেকে গভীর শেখার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শিখতে শুরু করেছি। আমি পাইথনে নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি। আমি টেনসরফ্লো বা সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে দেখছি। এই অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য এই গ্রন্থাগারগুলির কিছু উপকারী এবং কনস কি?
আমি সদ্য 231 থেকে গভীর শেখার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শিখতে শুরু করেছি। আমি পাইথনে নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি। আমি টেনসরফ্লো বা সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে দেখছি। এই অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য এই গ্রন্থাগারগুলির কিছু উপকারী এবং কনস কি?
উত্তর:
সিএস 231 এন কোর্সে, যতদূর আমি মনে পড়েছি, আপনি স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি প্রয়োগ করতে বেশিরভাগ সময় নিজেকে NumPy ব্যতীত ব্যয় করেন! এটা অবশ্যই আমার জন্য একটি আশ্চর্যজনক শেখার অভিজ্ঞতা ছিল।
এর পর, গত বরাদ্দকরণ, আপনি স্পষ্টভাবে পারেন দিকে তাকিয়ে করা প্রয়োজন TensorFlow ( উদাহরণ ) অথবা Pytorch ( উদাহরণ ) আরো জটিল নেটওয়ার্ক গড়ে তুলতে। এই ফ্রেমওয়ার্কগুলি CS231n - গবেষক এবং শিল্প বিশেষজ্ঞের মতো কোর্স তৈরি করা লোকেরা তৈরি করেছিল।
SciKit জানুন স্নায়ুর নেটওয়ার্ক মডিউল যেমন যেমন পৃথক অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যেমন convolutional নেটওয়ার্ক (CNNs), পৌনঃপুনিক নেটওয়ার্ক (RNNs) বা অন্যান্য আরো বহিরাগত উপাদান, যেমন পারেন শ্রেণীবিন্যাস বা রিগ্রেশন, কিন্তু কিছুই কল্পনাকারী জন্য ফিড এগিয়ে নেটওয়ার্ক, নিয়ে গঠিত।
আমি জিজিব ২০১১ এর সাথে একমত, যে কেরাস শুরু করার একটি দুর্দান্ত বিকল্প - এবং আপনাকে টেনসরফ্লো, সিএনটিকে বা থিয়ানো এর মধ্যে একটি ব্যাকএন্ড হিসাবে বেছে নেবে। তিনটি দৈত্য ফ্রেমওয়ার্কের চারপাশে কেরাস একটি দুর্দান্ত ইউনিফর্ম র্যাপার, তাই আসুন আপনি খুব তাড়াতাড়ি জিনিসগুলি চালিয়ে যাচ্ছেন running পাইটর্চের সাথে কেরাসের একটি সাম্প্রতিকতম এবং দরকারী তুলনা এখানে
একবার আপনি কেরাসের মতো কোনও সরঞ্জামের সাথে পরিচিত হয়ে গেলে, সাইককিট লার্নের সহজ অফারগুলির চেয়ে এটি ব্যবহার করা আরও দ্রুত হবে।
আমি জানি আপনি পাইটর্চ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেননি, তবে আমি ভেবেছিলাম যে আমি এটি উল্লেখ করব, সিএস 231 এন এর অন্যতম মূল নির্মাতা, আন্দ্রেজ কার্পাথি বলেছেন যে এটি সেরা কাঠামো ( উত্স 1 , উত্স 2 )।
tf.eagerএপিআই ব্যবহার করে গতিশীল নেটওয়ার্কগুলিকে সমর্থন করে যা পাইটর্চের সাথে তুলনীয়।