প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি আশা করি আপনি আমাকে সহায়তা করতে পারবেন, কারণ এই বিষয়ে আমার কিছু প্রশ্ন রয়েছে। আমি গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে নতুন এবং কিছু টিউটোরিয়াল করার সময় আমি ধারণাগুলি একে অপরের থেকে সম্পর্কিত বা আলাদা করতে পারি না।

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত এবং স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মধ্যে পার্থক্য কি? আমি এগুলির সাথে খুব বেশি পরিচিত নই, আপনি একটি সংক্ষিপ্ত উদাহরণ দিয়ে পার্থক্যটি বর্ণনা করতে পারবেন?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

আমি প্রায়শই লোকদের বলতে শুনেছি যে কেন কনভুলেশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এখনও কম বোঝা যায় না। এটি কি জানা যায় যে সমঝোতাজনিত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সর্বদা স্তরগুলি উপরে উঠে যাওয়ার সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে থাকে? কী কারণে তাদের এমন বৈশিষ্ট্যগুলির স্তুপ তৈরি হয়েছিল এবং অন্যান্য ধরণের গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রেও …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

আমি গভীর গবেষণার মূল বিষয়গুলি বিশদ সম্পর্কিত একটি কাগজ সন্ধান করছি। গভীরভাবে শেখার জন্য আদর্শভাবে অ্যান্ড্রু এনজি কোর্সের মতো। আপনি কি জানেন আমি এটি কোথায় পাব?

22 machine-learning  deep-learning 

আমি আমার বাইনারি কেরাসক্ল্যাসিফায়ার মডেলের জন্য নির্ভুলতা, পুনরায় কল এবং এফ 1-স্কোর গণনা করতে চাই, তবে কোনও সমাধান খুঁজে পাই না। আমার আসল কোডটি এখানে: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() model.add(Dense(23, …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, একটি হাইপারপ্যারামিটার হ'ল একটি মিনিব্যাচের আকার। সাধারণ পছন্দগুলি প্রতি মিনি ব্যাচটিতে 32, 64 এবং 128 টি উপাদান। মিনি-ব্যাচ কত বড় হতে হবে এমন কোনও নিয়ম / নির্দেশিকা রয়েছে? কোন প্রকাশনা যা প্রশিক্ষণের উপর প্রভাবটি তদন্ত করে?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

আমি ভাবছি যে এমন কোনও দৃশ্য আছে যাতে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ন্যূনতম রূপান্তরিত হয় না। আমি সচেতন যে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত সর্বদা বিশ্ব সর্বোত্তম রূপান্তরিত হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত নয়। আমি এও সচেতন যে পদক্ষেপের আকারটি যদি খুব বড় হয় তবে এটি একটি সর্বোত্তম থেকে অন্যদিকে চলে যেতে পারে। যাইহোক, এটি আমার কাছে মনে …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

কেরাস টেনসরফ্লো এবং থিয়ানো উভয়কে ব্যাকএন্ড হিসাবে সমর্থন করে : বর্তমানে টেনসরফ্লো ব্যাকএন্ডের সাথে সমস্ত ক্রিয়াকলাপ বাস্তবায়িত হয় না তা ছাড়া অন্যের তুলনায় একজনকে অপরটির তুলনায় বেছে নেওয়ার পক্ষে কি মতামত রয়েছে?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

সম্ভবত এটি খুব বিস্তৃত, তবে আমি একটি পাঠের সংক্ষিপ্তকরণের কার্যটিতে কীভাবে গভীর শিক্ষার ব্যবহার করতে পারি সে সম্পর্কিত রেফারেন্সগুলি সন্ধান করছি। আমি ইতিমধ্যে স্ট্যান্ডার্ড শব্দ-ফ্রিকোয়েন্সি পদ্ধতির এবং বাক্য-র‌্যাঙ্কিং ব্যবহার করে পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ প্রয়োগ করেছি, তবে আমি এই কাজের জন্য গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহারের সম্ভাবনাটি ঘুরে দেখতে চাই। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের জন্য …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

আমার নতুন গবেষণা প্রকল্পের জন্য কেরাস ( কেরাস -দল / কেরাস ) এবং tf.keras (টেনসরফ্লো / টেনসরফ্লো / পাইথন / কেরাস /) এর মধ্যে বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত । একটি বিতর্ক রয়েছে যে কেরাস কারও মালিকানাধীন নয়, তাই লোকেরা এতে অবদান রাখতে খুশি এবং ভবিষ্যতে প্রকল্পটি পরিচালনা করা …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

স্টেশনারিটি এবং ডিফারেনশনের এই লিঙ্কে এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে আরিমার মতো মডেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি স্টেশারাইজড টাইম সিরিজ প্রয়োজন কারণ এটি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য যেমন গড়, বৈচিত্র্য, স্বতঃসংশোধন ইত্যাদি সময়ের সাথে ধ্রুবক। যেহেতু আরএনএনগুলির অ-রৈখিক সম্পর্কগুলি শেখার জন্য আরও ভাল ক্ষমতা রয়েছে ( এখানে দেওয়া হিসাবে: টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের …

20 deep-learning  predictive-modeling  time-series  forecast  lstm 

সক্রিয়করণ ফাংশনগুলি w * x + bনিউরাল নেটওয়ার্কে টাইপের লিনিয়ার আউটপুটে অ-রৈখিকতা প্রবর্তনের জন্য ব্যবহৃত হয় । যা আমি সিগময়েডের মতো অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির জন্য স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে সক্ষম। আমি আরএলইউর সুবিধাগুলি বুঝতে পারি, যা ব্যাকপ্রসারণের সময় মৃত নিউরনগুলি এড়িয়ে চলে। তবে, আমি বুঝতে সক্ষম নই যে এর আউটপুট রৈখিক হলে কেন …

19 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

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 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 

কেরাসে প্রশিক্ষণের মধ্যে val_lossএবং এর মধ্যে পার্থক্য কী loss? যেমন Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 কিছু সাইটগুলিতে আমি পড়েছি যে বৈধতার উপর, ড্রপআউট কাজ করছে না।

18 machine-learning  deep-learning  keras