প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি এএসএল (আমেরিকান সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ) অঙ্গভঙ্গিগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি ব্যবস্থা তৈরির চেষ্টা করছি , সুতরাং আমার ইনপুটটি কোনও ক্যামেরা বা একটি ভিডিও ফাইল থেকে ফ্রেমের অনুক্রম বলে মনে করা হচ্ছে তবে এটি ক্রমটি সনাক্ত করে এবং এটির সাথে এটি ম্যাপ করে ing শ্রেণি (ঘুম, সহায়তা, খাওয়া, চালানো …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

আমি কেরাস কীভাবে ব্যবহার করব তা শিখছি এবং পাইলেটের জন্য চোল্টের ডিপ লার্নিংয়ের উদাহরণ ব্যবহার করে আমার লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের সাথে যুক্তিসঙ্গত সাফল্য পেয়েছি । ডেটা সেটটি 3 সম্ভাব্য ক্লাস সহ 3125 দৈর্ঘ্যের সহ 1000 ডলার টাইম সিরিজ। আমি বেসিক ঘন স্তরগুলি ছাড়িয়ে যেতে চাই যা আমাকে প্রায় 70% পূর্বাভাসের হার …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

কিছু কারণে অ্যালফাগো জিরো অবিশ্বাস্য ফলাফল সত্ত্বেও আসল আলফাগোর মতো প্রচার পাচ্ছে না। স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করে, এটি ইতিমধ্যে আলফাগো মাস্টারকে পরাজিত করেছে এবং অন্যান্য অনেক মানদণ্ড পেরিয়েছে। আরও অবিশ্বাস্যভাবে, এটি 40 দিনের মধ্যে এটি হয়ে গেছে। গুগল এর নাম দিয়েছে "যুক্তিযুক্তভাবে বিশ্বের সেরা গো খেলোয়াড়" । ডিপমাইন্ড দাবি করেছেন …

10 machine-learning  deep-learning 

আমি কেরাসের একজন শিক্ষানবিস এবং লাইব্রেরিটি আসলে কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য আমি এমএনআইএস্ট উদাহরণ দিয়ে শুরু করেছি। কেরাস উদাহরণ ফোল্ডারে এমএনআইএসটি সমস্যার কোড স্নিপেটটি দেওয়া হয়েছে: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, …

10 python  neural-network  deep-learning  keras 

আমি সবেমাত্র জেনোফ হিন্টনের কাগজটি স্বয়ংক্রিয় সংস্থাগুলি পরিবর্তনের বিষয়ে পড়েছি হিন্টন, ক্রিজেভস্কি এবং ওয়াং: অটো-এনকোডারগুলির রূপান্তর । কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং মেশিন লার্নিংয়ে, ২০১১। এবং বেশ কিছু এরকম কিছু নিয়ে খেলতে চাই। তবে এটি পড়ে আমি কীভাবে বাস্তবে এটি বাস্তবায়ন করতে পারি সে সম্পর্কে কাগজটি থেকে পর্যাপ্ত বিবরণ পেতে পারি …

10 neural-network  deep-learning  autoencoder 

আমি কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে শিখছি। Kerasউদাহরণগুলির দিকে তাকানোর সময় , আমি তিনটি পৃথক সমঝোতা পদ্ধতি জুড়ে এসেছি। যথা, 1 ডি, 2 ডি এবং 3 ডি। এই তিনটি স্তরের মধ্যে পার্থক্য কী? তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে কী কী? তাদের ব্যবহারের কেসগুলি দেখানোর জন্য কি কিছু লিঙ্ক বা রেফারেন্স রয়েছে?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

আমি কর্নারস্টোন পেপার সিকোয়েন্স টু সিকোয়েন্স টু সিকোয়েন্স লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্ক উইথ ইলিয়া সুটস্কিভার এবং কোক লে দ্বারা পড়ছি । প্রথম পৃষ্ঠায়, এটি সংক্ষেপে উল্লেখ করেছে যে: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 hidden layers of quadratic …

10 deep-learning 

আমি এখন "হ্যান্ডস-অন মেশিন লার্নিং উইথ সায়কিট-লার্ন অ্যান্ড টেনসরফ্লো" শীর্ষক একটি বই পড়েছি এবং ১১ তম অধ্যায়ে এটির ইএলইউ (এক্সপেনশনাল রিলু) এর ব্যাখ্যা সম্পর্কে নিম্নলিখিত বিবরণ রয়েছে। তৃতীয়, ফাংশনটি প্রায় z = 0 সহ সর্বত্র মসৃণ, যা গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূতিকে গতি বাড়িয়ে তুলতে সহায়তা করে, যেহেতু এটি z = 0 এর …

10 deep-learning  gradient-descent 

ইন ভূমিকা আমি শুধু বদলে গেছে loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) প্রতি loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) এবং মডেল লোকসান শিখতে অক্ষম সময়ের সাথে আরও বড় হয়ে উঠেছে। কেন?

10 neural-network  deep-learning  tensorflow 

সংজ্ঞা অনুসারে, রেলু হ'ল max(0,f(x))। তারপর তার গ্রেডিয়েন্ট হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: 1 if x > 0 and 0 if x < 0। X <0 হলে এই গ্রেডিয়েন্টটি সর্বদা 0 (নিখোঁজ) হয় না? তাহলে আমরা কেন বলি যে রেলু গ্রেডিয়েন্ট বিলুপ্ত হওয়ার সমস্যায় ভুগছে না?

10 deep-learning 

প্রদত্ত কঠিন শেখার টাস্ক (যেমন উচ্চ মাত্রা, সহজাত তথ্য জটিলতা) ডীপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেন কঠিন হয়ে পড়ে। সমস্যার সমাধান করতে পারে যে কেউ: && হ্যান্ডপিকের মানের ডেটা স্বাভাবিক করুন একটি ভিন্ন প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম চয়ন করুন (যেমন গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুতের পরিবর্তে আরএমএসপ্রপ) স্টিপার গ্রেডিয়েন্ট কস্ট ফাংশনটি বেছে নিন (যেমন এমএসইয়ের পরিবর্তে ক্রস …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms 

আমি দুটি কনভ্যুশনাল স্তর (সি 1, সি 2) এবং দুটি লুকানো স্তর (সি 1, সি 2) দিয়ে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। আমি স্ট্যান্ডার্ড ব্যাকপ্রোপেজেশন পদ্ধতির ব্যবহার করছি। পিছনের পাসে আমি পূর্ববর্তী স্তরের ত্রুটির উপর ভিত্তি করে একটি স্তর (ব-দ্বীপ) এর ত্রুটি শর্ত গণনা করি, পূর্ববর্তী স্তরের ওজন …

10 machine-learning  data-mining  neural-network  deep-learning 

ব্যাচের নরমালাইজেশন এবং রিলিজ দুটি হ'ল বিলুপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সমস্যার সমাধান। আমরা যদি ব্যাচের নরমালাইজেশন ব্যবহার করি তবে আমাদের কি তখন সিগময়েড ব্যবহার করা উচিত? বা রেইলইউগুলির এমন বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ব্যাচনরম ব্যবহার করার পরেও তাদের সার্থক করে তোলে? আমি মনে করি যে ব্যাচনর্মে সাধারনকরণটি শূন্য ক্রিয়াকলাপগুলি নেতিবাচক প্রেরণ করবে। তার …

9 deep-learning  batch-normalization 

আমি পূর্ব- প্রশিক্ষিত মডেল (যা সেই ডেটাসেটেও প্রশিক্ষিত ছিল) ব্যবহার করে পাস্কাল ভিওসি ২০১২২ তে ডিপ্লাবভ ৩ + এর এই কেরাস বাস্তবায়নটি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি । যথার্থতার সাথে দ্রুত 1.0 এ রূপান্তরিত করার সাথে আমি অদ্ভুত ফলাফল পেয়েছি: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - …

9 python  deep-learning  keras  tensorflow 

আমি একটি বুদ্ধিমান মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি যা শব্দ বা স্ট্রিংয়ের একটি সেট স্ক্যান করে মেশিন লার্নিং বা গভীর শিক্ষণ ব্যবহার করে তাদের নাম, মোবাইল নম্বর, ঠিকানা, শহর, রাজ্য, দেশ এবং অন্যান্য সত্তা হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। আমি পন্থাগুলি অনুসন্ধান করেছিলাম, তবে দুর্ভাগ্যক্রমে আমি কোনও গ্রহণের উপায় পাইনি। আমি …

9 machine-learning  deep-learning  text-mining  natural-language-process