প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি ভাবছি কোন পরিস্থিতিতে এলএসটিএম স্ট্যাক করা সুবিধাজনক?

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  lstm 

এলএসটিএম (বা অন্যান্য পুনরাবৃত্ত) নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে টাইম সিরিজের পূর্বাভাসের আশেপাশে ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবধান (সম্ভাব্যতা বিতরণ) গণনা করার কোনও পদ্ধতি আছে কি? বলুন, উদাহরণস্বরূপ, আমি ভবিষ্যতে 10 টি নমুনা (t + 1 থেকে t + 10) ভবিষ্যদ্বাণী করছি, গত 10 টি পর্যবেক্ষণ হওয়া নমুনার (টি -9 থেকে টি) এর উপর ভিত্তি …

14 machine-learning  deep-learning  time-series  prediction  lstm 

আমি এই কাগজটি বোঝার চেষ্টা করছি এবং দ্বি-লিনিয়ার আপসাম্পলিং কী তা সম্পর্কে নিশ্চিত নই। কেউ কি উচ্চ স্তরে এটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

আমি জানতে চাই যে গ্রেডিয়েন্ট ডেসেন্টটি অ্যাডাম, অ্যাডাগ্রেড, আরএমএসপ্রপ এবং অন্যান্য বেশ কয়েকটি অপ্টিমাইজারের মতো অপ্টিমাইজারে ব্যবহৃত মূল আলগোরিদিম কিনা।

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

আমি প্রশিক্ষণের সময় ওজন প্লট করার জন্য মাল্টিলেয়ার নেটওয়ার্কগুলির জন্য হিন্টন ডায়াগ্রামগুলির সমতুল্য সন্ধান করার চেষ্টা করছি। প্রশিক্ষিত নেটওয়ার্কটি কিছুটা ডিপ এসআরএন এর অনুরূপ, যেমন এটিতে বহু সংখ্যক ওজন ম্যাট্রিক রয়েছে যা বেশ কয়েকটি হিন্টন ডায়াগ্রামের যুগপত প্লটকে দৃশ্যত বিভ্রান্ত করে তুলবে। একাধিক স্তর সহ পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্কগুলির জন্য ওজন আপডেট …

13 machine-learning  neural-network  visualization  deep-learning 

যদি কিছু নিউরোন অপসারণের ফলে আরও ভাল পারফরম্যান্স মডেল আসে, তবে প্রথম স্তরটিতে কম স্তর এবং কম নিউরন সহ একটি সরল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করবেন না কেন? কেন প্রথমদিকে আরও বড়, আরও জটিল মডেল তৈরি করেন এবং এর অংশগুলি পরে দমন করেন?

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

যদি আমাদের সিএনএন (কনভনেট) ব্যবহার করে প্রকাশিত কাগজগুলির 90-99%% তে নজর থাকে। তাদের মধ্যে বেশিরভাগই বিজোড় সংখ্যার ফিল্টার আকার ব্যবহার করেন: সর্বাধিক ব্যবহৃত হওয়ার জন্য {1, 3, 5, 7।। এই পরিস্থিতিটি কিছু সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে: এই ফিল্টার আকারগুলির সাথে সাধারণত কনভলিউশন অপারেশন 2 (সাধারণ প্যাডিং) এর প্যাডিংয়ের সাথে নিখুঁত …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

আমি এটি পড়েছি: আমাদের নিউরাল নেটওয়ার্কটি প্রশিক্ষণের জন্য, আমরা প্রতিটি প্যারামিটার ডাব্লু (এল) ইজভিজ (এল) এবং প্রতিটি খ (এল) আইবি (l) শূন্যের নিকটে একটি ছোট এলোমেলো মান থেকে শুরু করব (সাধারণ (0, ϵ2) অনুযায়ী স্বাভাবিক (0) , ϵ2) কিছু ছোট distribution এর জন্য বিতরণ, 0.01 বলুন) ব্যাকপ্রপাগেশন অ্যালগরিদমের 7 ম …

13 deep-learning  stanford-nlp  randomized-algorithms 

আমার 2 ডি বা 3 ডি বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে ইমেজ প্রসেসিংয়ের জন্য ডিপ লার্নিংয়ে কনভোলশনাল স্তরগুলির ভূমিকা এবং প্রক্রিয়া সম্পর্কে ভাল ধারণা রয়েছে - তারা "সহজভাবে" চিত্রগুলিতে 2 ডি প্যাটার্ন ধরার চেষ্টা করে (3 ডি ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে 3 চ্যানেলে)। তবে সম্প্রতি আমি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের প্রসঙ্গে 1D কনভ্যুশনাল স্তরগুলিতে ঝাঁপিয়েছি, যা …

13 deep-learning  nlp  convolution 

আমি একটি গভীর শিখন নিউরাল নেটওয়ার্ক চালাচ্ছি যা জিপিইউ দ্বারা প্রশিক্ষিত হয়েছিল। অনুমানের জন্য আমি এখন এটি একাধিক হোস্টে স্থাপন করতে চাই। প্রশ্নটি হল জিপিইউ বা সিপিইউ অনুমানের জন্য ব্যবহার করা উচিত কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার শর্তগুলি কী? নীচে মন্তব্যগুলি থেকে আরও বিশদ যুক্ত করা হচ্ছে। আমি এটিতে নতুন তাই …

13 deep-learning  gpu 

ব্যবহার করা হয়েছে উইকিপিডিয়া এবং deeplearning4j এন এন যে ডিপ-শেখার এন এন (DLNN) আছে> 1 লুকানো স্তর আছে। এই জাতীয় এনএন আমার জন্য বিশ্ববিদ্যালয়ে মানসম্পন্ন ছিল, আর এখনই ডিএলএনএন খুব হাইপাইড। সেখানে আছেন, তা করেছেন - বড় কথা কী? আমি আরও শুনেছি যে স্ট্যাকড এনএন গভীর-শিক্ষণ হিসাবে বিবেচিত হয়। কীভাবে …

13 neural-network  deep-learning 

কেরাসের আর্লি স্টপিং কলব্যাক ব্যবহার করার সময় যখন কিছু মেট্রিক (সাধারণত বৈধতা হ্রাস) বৃদ্ধি না পায় তখন প্রশিক্ষণ বন্ধ হয়। বৈধতা ক্ষতির পরিবর্তে অন্য কোনও মেট্রিক (যেমন নির্ভুলতা, পুনর্সারণ, চ-পরিমাপ) ব্যবহার করার কোনও উপায় আছে? আমি এখন পর্যন্ত যে সমস্ত উদাহরণ দেখেছি তা এইগুলির সাথে সমান: কলব্যাক্স Eআরলিস্টপ্পিং (মনিটর = …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

আমি কেরাসে ভাগ স্তরগুলি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি। আমি দেখতে পাচ্ছি যে কেরাসের রয়েছে keras.layers.concatenate, তবে আমি এর ব্যবহার সম্পর্কে নথি থেকে অনিশ্চিত। আমি একাধিক ভাগ স্তর তৈরি করতে এটি ব্যবহার করতে পারি? কেরাস ব্যবহার করে নীচে দেখানো হিসাবে একটি সাধারণ শেয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক কার্যকর করার সর্বোত্তম উপায় কী হবে? …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

ভিজিজি, রেসনেট ইত্যাদির মতো বেশিরভাগ উন্নত গভীর শেখার মডেলগুলিকে সাধারণত ইনপুট হিসাবে বর্গক্ষেত্রের চিত্রের প্রয়োজন হয়, সাধারণত পিক্সেলের আকার 224 x 224224এক্স224224x224 । ইনপুটটি সমান আকারের হওয়ার কোনও কারণ আছে কি, বা আমি 100 x 200100এক্স200100x200 বলার সাথে একটি কনফেট মডেলও তৈরি করতে পারি (যদি আমি উদাহরণস্বরূপ ফেসিয়াল স্বীকৃতিটি করতে …

12 deep-learning  image-classification  image-recognition 

আমি এই কাগজটি মেডিকেল ইমেজের সেটগুলিতে প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমি কেরাসে এটি করছি। নেটওয়ার্কটিতে মূলত 4 টি রূপান্তর এবং সর্বাধিক-পুল স্তর থাকে যার পরে একটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তর এবং নরম সর্বাধিক শ্রেণিবদ্ধ হয়। আমি যতদূর জানি, আমি কাগজে উল্লিখিত আর্কিটেকচারটি অনুসরণ করেছি। যাইহোক, বৈধতা হ্রাস এবং নির্ভুলতা কেবল …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras