প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

কীভাবে আপনি একাধিক জিপিইউতে পার্টিশন প্রশিক্ষণের জন্য কেরাস লাইব্রেরিতে (বা টেনসরফ্লো) প্রোগ্রাম করতে পারেন? ধরা যাক যে আপনি একটি অ্যামাজন ই সি 2 উদাহরণে রয়েছেন যার 8 টি জিপিইউ রয়েছে এবং আপনি দ্রুত প্রশিক্ষণের জন্য সেগুলি ব্যবহার করতে চান তবে আপনার কোডটি কেবল একটি সিপিইউ বা জিপিইউর জন্য।

33 python  deep-learning  tensorflow  keras  gpu 

আমি এই দুটি উত্স থেকে এনসিই (প্রার্থী নমুনার একটি ফর্ম) সম্পর্কে পড়েছি: টেনসরফ্লো রাইটিংআপ মূল কাগজ নিম্নলিখিত কেউ আমাকে কেউ সাহায্য করতে পারে: এনসিই কীভাবে কাজ করে তার একটি সহজ ব্যাখ্যা (আমি উপরেরটিকে পার্স করা এবং একটি বোঝার পক্ষে জটিল ধারণা পেয়েছি, সুতরাং এমন কোনও স্বজ্ঞাত যা এখানে উপস্থাপনিত গণিতের …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

সুতরাং, সম্প্রতি একটি স্তর সাধারণকরণের কাগজ রয়েছে। এর রয়েছে তা একটি বাস্তবায়ন Keras উপর। তবে আমার মনে আছে পুনরাবৃত্ত ব্যাচ নরমালাইজেশন (কুইজম্যানস, ২০১)) এবং ব্যাচ নর্মালাইজড রিচারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস (লরেন্ট, ২০১৫) শিরোনামে কাগজপত্র রয়েছে । এই তিনজনের মধ্যে পার্থক্য কী? এই সম্পর্কিত কাজের বিভাগটি আমি বুঝতে পারি না: ব্যাচের সাধারণকরণ …

30 deep-learning  rnn  normalization  batch-normalization 

বড় ডেটাসেট নিয়ে আমার বড় ডেটা সমস্যা রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ 50 মিলিয়ন সারি এবং 200 কলাম) take ডেটাসেটটিতে প্রায় 100 সংখ্যার কলাম এবং 100 শ্রেণীবদ্ধ কলাম এবং একটি প্রতিক্রিয়া কলাম থাকে যা বাইনারি শ্রেণীর সমস্যা উপস্থাপন করে। প্রতিটি শ্রেণীবদ্ধ কলামের কার্ডিনালিটি 50 এরও কম। আমি গভীর শিক্ষা গ্রহণ পদ্ধতি বা বৃক্ষভিত্তিক …

30 machine-learning  classification  deep-learning 

স্ট্যান্ডার্ড নরমালাইজের বিপরীতে সফটম্যাক্স কেন ব্যবহার করবেন? এই প্রশ্নের শীর্ষ উত্তরের মন্তব্যে, @ কিলিয়ান ব্যাটজনার ২ টি প্রশ্ন উত্থাপন করেছেন যা আমাকেও বিভ্রান্ত করে। দেখে মনে হচ্ছে সংখ্যার সুবিধাগুলি ব্যতীত অন্য কেউ ব্যাখ্যা দেয় না। আমি ক্রস-এন্ট্রপি ক্ষতি ব্যবহারের কারণগুলি পেয়েছি, তবে কীভাবে এটি সফটম্যাক্সের সাথে সম্পর্কিত? আপনি বলেছিলেন "সফটম্যাক্স …

30 machine-learning  deep-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের কার্যগুলিতে ডেটা বদলানো এবং এটি স্বাভাবিক করা সাধারণ। সাধারণকরণের উদ্দেশ্যটি পরিষ্কার (বৈশিষ্ট্যের মানগুলির একই পরিসীমা থাকার জন্য)। তবে, অনেক লড়াই করার পরেও আমি ডেটা বদল করার কোনও মূল্যবান কারণ খুঁজে পাইনি। আমাদের যখন ডেটা বদলানো দরকার তখন আমি এখানে এই পোস্টটি পড়ে আলোচনা করেছি, তবে কেন ডেটা বদলানো …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে আমি গ্রাউন্ড ট্রুথ শব্দটি অনেক ব্যবহার করে দেখেছি । আমি অনেক অনুসন্ধান করেছি এবং উইকিপিডিয়ায় নিম্নলিখিত সংজ্ঞাটি পেয়েছি : মেশিন লার্নিংয়ে, "গ্রাউন্ড ট্রুথ" শব্দটি তত্ত্বাবধানে শেখার কৌশলগুলির জন্য প্রশিক্ষণের সেটটির শ্রেণিবিন্যাসের যথার্থতা বোঝায়। এটি গবেষণা অনুমানকে প্রমাণ বা প্রমাণ করতে স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলিতে ব্যবহৃত হয়। "গ্রাউন্ড ট্রুথিং" শব্দটি …

30 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমি 100 সংখ্যার বৈশিষ্ট্য সহ 50 কে উদাহরণের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেলটি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। XGBClassifierআমার মেশিনে 43 সেকেন্ডের মধ্যে 500 গাছ হ্যান্ডল করে, যখন GradientBoostingClassifier1 মিনিট 2 সেকেন্ডের মধ্যে কেবল 10 টি গাছ (!) পরিচালনা করে :( আমি কয়েক ঘন্টা লাগবে বলে 500 গাছ বাড়ানোর চেষ্টা করতে বিরক্ত করিনি। …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

আমি একটি জিপিইউর 'ওভারহেড' সম্পর্কে আলোচনা দেখেছি এবং এটি 'ছোট' নেটওয়ার্কগুলির জন্য, কোনও জিপিইউর তুলনায় সিপিইউতে (বা সিপিইউগুলির নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণ দেওয়া আসলে দ্রুততর হতে পারে। 'ছোট' বলতে কী বোঝায়? উদাহরণস্বরূপ, 100 লুকানো ইউনিট সহ একটি একক স্তর এমএলপি 'ছোট' হবে? আমাদের সংক্ষিপ্ত সংজ্ঞাটি কি পুনরাবৃত্ত স্থপতিগুলির জন্য পরিবর্তিত হয়? সিপিইউ …

29 neural-network  deep-learning  gpu 

আমি প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের ডেটা সহ একটি গভীর মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে চাই, তবে এই প্রচুর ডেটা সহ এমন একটি গভীর মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার ক্ষমতা আমার ডেস্কটপে নেই। আমি জানতে চাই যে এমন কোনও ফ্রি ক্লাউড পরিষেবা আছে যা প্রশিক্ষণ মেশিন শেখার এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? …

27 machine-learning  neural-network  deep-learning  cloud-computing 

পাইটর্চ এবং টেনসরফ্লো ফোল্ড উভয়ই গভীরতর শিখন কাঠামো যার অর্থ ইনপুট ডেটা অ-ইউনিফর্ম দৈর্ঘ্য বা মাত্রা (অর্থাৎ ডায়নামিক গ্রাফগুলি দরকারী বা প্রয়োজনীয়) এমন পরিস্থিতিগুলি মোকাবেলা করার জন্য। আমি কীভাবে তারা তুলনা করে তা জানতে চাই, তারা যে তুলনামূলক দৃষ্টিকোণের উপর নির্ভর করে (যেমন ডায়নামিক ব্যাচিং) এবং তাদের প্রভাবগুলি, প্রতিটি জিনিসেই …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

শ্রেণীবদ্ধ সম্ভাবনা থেকে কেরাস কীভাবে নির্ভুলতার গণনা করে? বলুন, উদাহরণস্বরূপ আমাদের পরীক্ষার সেটে ১০০ টি নমুনা রয়েছে যা দুটি শ্রেণির মধ্যে একটি হতে পারে। ক্লাসওয়াইজ প্রোব্যাবিলাইটগুলির একটি তালিকাও আমাদের রয়েছে। দুটি শ্রেণীর যে কোনও একটিতে নমুনা নির্ধারণের জন্য কেরাস কোন থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করে?

26 neural-network  deep-learning  keras 

আমার কাছে একটি ইনপুট রয়েছে যা একটি তালিকা এবং আউটপুটটি ইনপুট-তালিকার উপাদানগুলির সর্বাধিক। মেশিন লার্নিং এমন কোনও ফাংশন শিখতে পারে যা সর্বদা ইনপুটটিতে উপস্থিত ইনপুট-উপাদানগুলির সর্বাধিক নির্বাচন করে? এটি একটি চমত্কার বেসিক প্রশ্ন হিসাবে মনে হতে পারে তবে এটি আমাকে মেশিন লার্নিং সাধারণভাবে কী করতে পারে তার একটি ধারণা দিতে …

26 machine-learning  deep-learning 

আমি দুটি কেরাস মডেলকে একক মডেলে একীভূত করার চেষ্টা করছি এবং আমি এটি সম্পাদন করতে অক্ষম। সংযুক্ত চিত্র মধ্যে উদাহরণস্বরূপ, আমি মধ্যম স্তর আনতে চাই মাত্রা 8, এবং স্তর ইনপুট হিসাবে ব্যবহার বি 1 মডেল মধ্যে (মাত্রা 8 আবার এর) বি এবং তারপর একত্রিত উভয় মডেল একটি এবং মডেল বি …

26 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি শিক্ষানবিস এবং দুটি ধারণাকে উপলব্ধি করতে সমস্যায় পড়েছি: একটি প্রদত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্য স্তরগুলির সংখ্যা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়? 1 বনাম 10 বা যাই হোক না কেন। প্রতিটি মধ্য স্তরে নিউরনের সংখ্যা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়? প্রতিটি মাঝারি স্তরে সমান সংখ্যক নিউরন থাকার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে …

26 machine-learning  neural-network  deep-learning  hyperparameter  hyperparameter-tuning