তথ্য বিজ্ঞান

আমি একটি কাগল চ্যালেঞ্জ নিয়ে কাজ করছি যেখানে কিছু ভেরিয়েবল কলামগুলির পরিবর্তে সারি দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (টেলস্ট্রা নেটওয়ার্ক বিঘ্ন)। আমি বর্তমানে সমবেত (), পৃথক () এবং স্প্রেড () এর সমতুল্য অনুসন্ধান করছি, যা আর পরিপাটি সরঞ্জামে পাওয়া যাবে।

18 r  python  dataset  data-cleaning  pandas 

আমি কিছুক্ষণের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আসছি। তবে, একটি বিষয় যা আমি ক্রমাগত লড়াই করে তা হ'ল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য একটি অপ্টিমাইজার নির্বাচন করা (ব্যাকপ্রপ ব্যবহার করে)। আমি সাধারণত যা করি তা হ'ল একটি (যেমন স্ট্যান্ডার্ড এসজিডি) দিয়ে শুরু করা এবং তারপরে অন্যকে অন্যরকম চেষ্টা করুন try আমি ভাবছিলাম …

18 neural-network  optimization  backpropagation 

সমঝোতার সাথে আরও গভীরতর কাগজটি গুগলনেটকে বর্ণনা করে যেখানে মূল সূচনা মডিউলগুলি রয়েছে: ইনসেপশন ভি 2-তে পরিবর্তনটি ছিল যে তারা 5x5 টি কনভোলিউশন দুটি ধারাবাহিক 3x3 কনভলিউশন দ্বারা প্রতিস্থাপন করেছে এবং পুলিং প্রয়োগ করেছে: ইনসেপশন ভি 2 এবং ইনসেপশন ভি 3 এর মধ্যে পার্থক্য কী?

18 image-classification  convnet  computer-vision  inception 

কেরাস আরএনএন টিউটোরিয়াল থেকে: "আরএনএনগুলি কৌতুকপূর্ণ। সুতরাং এটি কেরাসে একটি এলএসটিএম-আরএনএন এর হাইপারপ্যারামিটারগুলি সুর করার বিষয়ে আরও সাধারণ প্রশ্ন। আমি আপনার আরএনএন জন্য সেরা পরামিতি সন্ধান করার একটি পদ্ধতির সম্পর্কে জানতে চাই। আমি কেরাসের গিথুব- এর আইএমডিবি উদাহরণ দিয়ে শুরু করেছি । প্রধান মডেলটি দেখতে এমন দেখাচ্ছে: (X_train, y_train), (X_test, …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বেশ নতুন, তবে আমি লিনিয়ার বীজগণিত এবং সমীকরণের গণিতটি বেশ শালীনভাবে বুঝতে পারি। অঙ্কগুলি সনাক্ত করতে এমএনআইএসটি ডেটা সহ একটি কেরাস সমাবর্তন এনএন প্রশিক্ষণের জন্য নেটের বিভিন্ন স্থানে আমি যে কোড কোডটি পেয়েছি তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমার প্রত্যাশাটি হ'ল আমি যখন কনভ্যুশনাল স্তরটি তৈরি করি তখন …

18 convnet  keras 

আমার ক্লাসে আমাকে একটি চিত্রের কোনও বস্তু ফিলাম পোরিফেরা (সমুদ্র স্পঞ্জ) বা অন্য কোনও বস্তুর উদাহরণ কিনা তা নির্ধারণ করতে দুটি শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে হবে। যাইহোক, পাইথনটিতে নিষ্কাশন কৌশলগুলির বৈশিষ্ট্যটি এলে আমি সম্পূর্ণ হারিয়ে ফেলেছি। আমার উপদেষ্টা আমাকে ক্লাসে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি এমন চিত্রগুলি ব্যবহার করতে …

18 python  feature-extraction  image-recognition 

যদি আমার কাছে খুচরা দোকান থাকে এবং প্রতি মিনিটে আমার দোকানে কত লোক প্রবেশ করে এবং সেই ডেটাটির টাইমস্ট্যাম্প মাপার উপায় থাকে তবে আমি কীভাবে ভবিষ্যতের পায়ে ট্র্যাফিকের পূর্বাভাস দিতে পারি? আমি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে সন্ধান করেছি, তবে কোনটি ব্যবহার করব তা নিশ্চিত নই। আমার পরীক্ষার তথ্যগুলিতে, কেএনএন (যেমন আমি …

18 machine-learning  time-series 

আমার দুটি বাক্য রয়েছে, এস 1 এবং এস 2, উভয়ই 15 এর নীচে শব্দের গণনা (সাধারণত) থাকে। সর্বাধিক ব্যবহারিকভাবে কার্যকর এবং সফল (মেশিন লার্নিং) অ্যালগরিদমগুলি কী কী, যা সম্ভবত কার্যকর করা সহজ (নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক আছে, যদি না গুগল ইনসেপশন ইত্যাদির মতো স্থাপত্যটি জটিল না হয়)। আমি একটি অ্যালগরিদম খুঁজছি …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

আমি টপিক মডেলিংয়ের আগে স্টপ শব্দগুলি সরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমি লক্ষ্য করেছি যে কিছু প্রত্যাখ্যানমূলক শব্দগুলি (না, কখনও নয়, কিছুই নয় ..) সাধারণত স্টপ শব্দ হিসাবে বিবেচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, এনএলটিকে, স্পেসি এবং স্কেলারন তাদের স্টপ ওয়ার্ড তালিকায় "না" অন্তর্ভুক্ত করে। তবে, যদি আমরা নীচের এই বাক্যগুলি থেকে "না" সরিয়ে …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

আমি অ্যান্ড্রু এনজি (একটি ভিডিওতে দুর্ভাগ্যবশত আমি আর খুঁজে পাচ্ছি না) শুনেছি কীভাবে গভীর শিক্ষার সমস্যাগুলির মধ্যে স্থানীয় মিনিমার বোঝাপড়া এই অর্থে পরিবর্তিত হয়েছে যে তারা এখন কম সমস্যাযুক্ত হিসাবে বিবেচিত হয় কারণ উচ্চ মাত্রিক স্থানগুলিতে (এর মুখোমুখি হয়েছিল) গভীর শিক্ষণ) সমালোচনামূলক পয়েন্টগুলি স্থানীয় মিনিমার পরিবর্তে স্যাডল পয়েন্ট বা প্লাটিউস …

18 machine-learning  deep-learning  optimization  convergence 

আমি 200 টি মাত্রা ( doc2vec) সহ প্রায় 1 মিলিয়ন ভেক্টরগুলিতে মাত্রিকতা হ্রাস করতে চাই । আমি এর জন্য মডিউল TSNEথেকে বাস্তবায়নটি ব্যবহার করছি sklearn.manifoldএবং প্রধান সমস্যাটি সময় জটিলতা is এমনকি method = barnes_hut, গণনার গতি এখনও কম। কিছু সময় এমনকি এটি মেমরির বাইরে চলে যায়। আমি এটিকে 130 জি …

18 python  bigdata  nlp  scikit-learn  dimensionality-reduction 

ধরে নিন যে আমাদের দুটি উপাদান Ei, ej ∈ E এর মধ্যে E উপাদান এবং একটি মিল ( দূরত্ব নয় ) ফাংশন সিম (ei, ej) রয়েছে । আমরা কীভাবে (দক্ষতার সাথে) সিম ব্যবহার করে ই উপাদানগুলি গুচ্ছ করতে পারি ? k -means, উদাহরণস্বরূপ, প্রদত্ত কে প্রয়োজন, ক্যানোপি ক্লাস্টারিংয়ের জন্য দুটি …

18 clustering  algorithms  similarity 

আমি বিইআরটি পেপার দিয়ে যাচ্ছিলাম যা জেলু (গাউসীয় ত্রুটি লিনিয়ার ইউনিট) ব্যবহার করে যা সমীকরণকে যা ঘুরে ফিরেGELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x).GELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x). GELU(x) = xP(X ≤ x) = xΦ(x).0.5x(1+tanh[2/π−−−√(x+0.044715x3)])0.5x(1+tanh[2/π(x+0.044715x3)])0.5x(1 + tanh[\sqrt{ 2/π}(x + 0.044715x^3)]) আপনি কি সমীকরণটি সরল করতে এবং এটি কীভাবে আনুমানিক করা হয়েছে তা ব্যাখ্যা করতে পারেন।

18 activation-function  bert  mathematics 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে সিগময়েড ফাংশনের ডেরাইভেটিভের ভূমিকা বোঝার চেষ্টা করি। প্রথম আমি সিগময়েড ফাংশন এবং পাইথন ব্যবহার করে সংজ্ঞা থেকে সমস্ত পয়েন্টের ডেরিভেটিভ প্লট করি। এই ডেরাইভেটিভের ভূমিকা ঠিক কী? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return …

18 machine-learning  neural-network 

নির্ভুলতা গুরুত্বপূর্ণ যেখানে কেউ আমাকে কিছু উদাহরণ দিতে পারেন এবং কিছু উদাহরণ যেখানে পুনরুদ্ধার গুরুত্বপূর্ণ?

18 machine-learning  evaluation