প্রশ্ন ট্যাগ «convnet»

আমি এমন একটি প্রকল্প শুরু করছি যেখানে কাজটি ইমেজগুলি থেকে স্নিকারের প্রকারগুলি সনাক্ত করা। আমি বর্তমানে টেনসরফ্লো এবং মশাল প্রয়োগগুলি পড়ছি । আমার প্রশ্ন: ক্লাসে কতগুলি চিত্রের যুক্তিসঙ্গত শ্রেণিবিন্যাসের পারফরম্যান্সে পৌঁছানোর প্রয়োজন হয়?

12 machine-learning  neural-network  image-classification  convnet  image-recognition 

আমার ব্যবহার করা উচিত ন্যূনতম, সর্বাধিক এবং "যুক্তিসঙ্গত" পরিমাণগুলির সাথে সম্পর্কিত কোনও নিয়ামক (বা প্রকৃত নিয়ম) কি আছে? বিশেষত আমি টেনসরফ্লো এবং num_unitsসম্পত্তি থেকে বেসিকএলএসটিএমসেল সম্পর্কিত করছি । অনুগ্রহ করে ধরে নিই যে আমার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যা রয়েছে: t - number of time steps n - length of input vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করছি এবং কিছু উত্পন্ন বাক্যগুলিতে বিভ্রান্তি গণনা করতে আমার একটি ভাষা মডেল প্রয়োজন। অজগরটিতে কি আমি সহজেই ব্যবহার করতে পারি এমন কোনও প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল রয়েছে? কিছু সাধারণ মত model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

আপনি কিভাবে হবে নিখুত একটি প্রাক প্রশিক্ষিত neural network একটি পৃথক সমস্যা এটি প্রয়োগ কিভাবে? আপনি কি প্রাক প্রশিক্ষিত মডেলটিতে আরও স্তর যুক্ত করতে এবং এটি আপনার ডেটা সেটে পরীক্ষা করতে চান? উদাহরণস্বরূপ, যদি কাজটি ওয়ালপেপারের গোষ্ঠীগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য কোনও সিএনএন ব্যবহার করা হত তবে আমি নিশ্চিত যে এটি …

11 neural-network  deep-learning  classification  convnet 

এই দুটি সমাবর্তন ক্রিয়াকলাপ এখনই গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে খুব সাধারণ। আমি এই গবেষণাপত্রে প্রসারণযুক্ত সমঝোতা স্তর সম্পর্কে পড়লাম: ওয়েভেনেট: র অডিওর জন্য একটি জেনারেটাল মডেল এবং ডি-কনভ্যুলশনটি এই কাগজে রয়েছে: সিমান্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক উভয়ই চিত্রটিকে আপ-নমুনা বলে মনে হচ্ছে তবে পার্থক্য কী?

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

আমি নথি শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য সিএনএন (কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। সংক্ষিপ্ত পাঠ / বাক্যগুলির জন্য সিএনএন অনেকগুলি গবেষণাপত্রে অধ্যয়ন করা হয়েছে। তবে মনে হয় কোনও কাগজই দীর্ঘ পাঠ্য বা নথির জন্য সিএনএন ব্যবহার করে নি। আমার সমস্যাটি হ'ল ডকুমেন্ট থেকে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। আমার ডেটাসেটে, প্রতিটি নথিতে …

11 classification  neural-network  text-mining  convnet  word2vec 

আমি সিএনএন এর জন্য কতগুলি ওজন এবং বায়াসের প্রয়োজন তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। বলুন আমার কাছে একটি (3, 32, 32) চিত্র রয়েছে এবং একটি (32, 5, 5) - ফিল্টার প্রয়োগ করতে চাই। প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের মানচিত্রের জন্য আমার 5x5 ওজন রয়েছে, সুতরাং আমার 3 x (5x5) x 32 পরামিতি থাকা …

11 deep-learning  convnet  backpropagation 

বেশিরভাগ নেটওয়ার্কগুলিতে আমি দেখেছি চূড়ান্ত সফটম্যাক্স স্তরটির আগে এক বা দুটি ঘন স্তর রয়েছে। ঘন স্তরগুলির সংখ্যা এবং আকার চয়ন করার কোনও নীতিগত উপায় আছে কি? একই সংখ্যার পরামিতির জন্য দুটি ঘন স্তরগুলি কি একের চেয়ে বেশি প্রতিনিধিত্ব করে? প্রতিটি ঘন স্তর আগে ড্রপআউট প্রয়োগ করা উচিত, বা মাত্র একবার?

11 convnet 

আমি ভাবছি কীভাবে একটি ইইজি প্রসঙ্গে পুনরাবৃত্তি আর্কিটেকচারটি ব্যাখ্যা করব। বিশেষত আমি এটিকে পুনরাবৃত্ত সিএনএন (এলএসটিএম এর মতো আর্কিটেকচারের বিপরীতে) হিসাবে ভাবছি, তবে এটি অন্যান্য ধরণের পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য maybe আমি যখন আর-সিএনএন সম্পর্কে পড়ি তখন এগুলি সাধারণত চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রসঙ্গে ব্যাখ্যা করা হয়। এগুলি সাধারণত "সময়ের সাথে শেখা" …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

আমি ইইজি ডেটা বিশ্লেষণ করে কাজ করি, যা শেষ পর্যন্ত শ্রেণিবদ্ধ হওয়া প্রয়োজন। তবে রেকর্ডিংয়ের জন্য লেবেল প্রাপ্তি কিছুটা ব্যয়বহুল, যা আমাদের বেশিরভাগ পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটা আরও ভালভাবে ব্যবহার করার জন্য আমাকে নিরীক্ষণযোগ্য পদ্ধতির বিষয়টি বিবেচনা করতে পরিচালিত করেছে। এটি স্বাভাবিকভাবে স্ট্যাকড অটোরকোডারগুলিকে বিবেচনা করে, যা একটি ভাল ধারণা হতে …

9 deep-learning  convnet  unsupervised-learning  autoencoder 

আমরা যে প্রকল্পে কাজ করছি তার উপর ভিত্তি করে আমার একটি আকর্ষণীয় আলোচনা উপস্থিত হয়েছিল: অ্যালগরিদমের সাথে টেমপ্লেটের সাথে মিল রেখে সিএনএন ভিজ্যুয়াল ইন্সপেকশন সিস্টেমটি কেন ব্যবহার করবেন? পটভূমি: আমি একটি সাধারণ সিএনএন ভিশন সিস্টেম (ওয়েবক্যাম + ল্যাপটপ) এর একটি ডেমো দেখিয়েছি যা সনাক্ত করেছে যে কোনও নির্দিষ্ট ধরণের অবজেক্টটি …

9 machine-learning  convnet  image-classification 

আমি বর্তমানে এই কাগজের ফলাফল পুনরুদ্ধার কাজ করছি । কাগজে তারা বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশনের জন্য সিএনএন ব্যবহারের একটি পদ্ধতি বর্ণনা করে এবং একটি ধনাত্মক মডেল রয়েছে যা ডিএনএন-হুঁ এবং আরবিএম ব্যবহার করে প্রাকট্রাইনযুক্ত। বিভাগ তৃতীয় অনুচ্ছেদ একটি ইনপুট ডেটা উপস্থাপন করতে পারে বিভিন্ন উপায়ে বলে। স্থির, ব-দ্বীপ এবং ব-দ্বীপ বদ্বীপের স্পেকট্রাম …

9 neural-network  convnet  feature-extraction  audio-recognition 

এমন কি কোনও পত্রিকা প্রকাশিত হয়েছে যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির নিয়মিতকরণ পদ্ধতির পার্থক্য দেখায়, বিশেষত বিভিন্ন ডোমেনগুলিতে (বা কমপক্ষে বিভিন্ন ডেটাসেট)? আমি জিজ্ঞাসা করছি কারণ বর্তমানে আমার এই অনুভূতিটি রয়েছে যে বেশিরভাগ লোকেরা কম্পিউটার ভিশনকে নিয়মিতকরণের জন্য কেবল ড্রপআউট ব্যবহার করেন। নিয়মিতকরণের বিভিন্ন উপায় ব্যবহার করার কোনও কারণ আছে (না) আছে …

9 neural-network  computer-vision  convnet  regularization  dropout 

আমি কেরাসে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করছি এবং আমি পর্যবেক্ষণকৃত বৈধতা মেট্রিক (আমার ক্ষেত্রে জ্যাকার্ড সূচক ) অনুযায়ী সেরা মডেলটি সংরক্ষণ করতে মডেলচেকপয়েন্ট ব্যবহার করছি । আমি যখন টেনসরবোর্ডে মডেলটি উন্নতি করতে দেখছি তখন আমি ওজনগুলি লোড করার এবং মডেলটি মূল্যায়ন করার চেষ্টা করি যখন এটি মোটেই কাজ করছে …

8 keras  convnet