তথ্য বিজ্ঞান gradient-descent

4

সাইকিট-লার্ন: এসজিডিসি ক্লাসিফায়ার হিসাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়া

লজিস্টিক রিগ্রেশনকে প্রশিক্ষণের একটি উপায় হ'ল স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভুত ব্যবহার, যা বিজ্ঞানী-শিখতে একটি ইন্টারফেস দেয়। আমি কি করতে চান একটি scikit-শিখতে এর নিতে হয় SGDClassifier এবং এটি একটি পণ্য সরবরাহ রিগ্রেশন হিসাবে একই স্কোর আছে এখানে । তবে আমার স্কোর সমতুল্য না হওয়ায় অবশ্যই আমি অবশ্যই কিছু মেশিন লার্নিং বর্ধনগুলি …

24 python logistic-regression scikit-learn gradient-descent

3

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত এবং স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত মধ্যে পার্থক্য কি?

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

4

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত কি সর্বদা সর্বোত্তম হয়ে যায়?

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

1

অন্যান্য অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির তুলনায় রিলু কেন ভাল

এখানে উত্তরটি বিলুপ্ত হওয়া এবং বিস্ফোরিত গ্রেডিয়েন্টকে বোঝায় যেগুলি অ- sigmoidসক্রিয় ক্রিয়াকলাপে ছিল তবে আমার ধারণা, Reluএর একটি অসুবিধা রয়েছে এবং এটি তার প্রত্যাশিত মান। আউটপুটটির জন্য কোনও সীমাবদ্ধতা নেই Reluএবং সুতরাং এর প্রত্যাশিত মানটি শূন্য নয়। আমি সময় মনে রাখবেন সামনে জনপ্রিয়তা Reluযে tanhসবচেয়ে জনপ্রিয় ছিল মধ্যে মেশিন বিশেষজ্ঞদের …

17 machine-learning neural-network deep-learning gradient-descent activation-function

4

গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত কি প্রতিটি অপ্টিমাইজারের কেন্দ্রীয়?

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

1

আমার কয়টি এলএসটিএম সেল ব্যবহার করা উচিত?

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

4

যদি ফাংশনটি মসৃণ হয় তবে কেন এটি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হবে?

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

1

অবজেক্ট ফাংশন এবং আউটপুট লেয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের মধ্যে লিঙ্কটি কতটা নমনীয়?

আউটপুট স্তরের অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির সাথে সংক্ষিপ্ত করার উদ্দেশ্যে উদ্দেশ্য ফাংশনটি জোড়া লাগাতে অনেকগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্যাকেজগুলিতে এটি স্ট্যান্ডার্ড বলে মনে হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, রিগ্রেশন জন্য ব্যবহৃত লিনিয়ার আউটপুট স্তরটির জন্য একটি স্কোয়ার ত্রুটির উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনটি স্ট্যান্ডার্ড (এবং প্রায়শই কেবল পছন্দ) হয়। আর একটি সাধারণ জুড়ি হ'ল লজিস্টিক আউটপুট এবং লগ হ্রাস …

10 neural-network gradient-descent

2

ভেক্টর অপারেশনের উপর ভিত্তি করে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত?

আসুন ধরে নেওয়া যাক যে আমি এন স্যাম্পল রয়েছে এমন একটি ডেটাসেট ব্যবহার করে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত আলগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে চাই। যেহেতু ডেটাসেটের আকার স্থির হয়ে গেছে, তাই আমি টি টি বার পুনরায় ব্যবহার করব। প্রতিটি পুনরাবৃত্তি বা "যুগ" এ, আমি প্রতিটি প্রশিক্ষণের নমুনা এলোমেলোভাবে পুরো প্রশিক্ষণের সেটটিকে পুনরায় অর্ডার …

10 python gradient-descent regression

2

কেন শিখার হার আমার নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজনকে স্কাইরকেটে ডেকে আনছে?

আমি কিছুটা গবেষণার জন্য সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি লিখতে টেনসরফ্লো ব্যবহার করছি এবং প্রশিক্ষণের সময় 'ন্যান' ওজন নিয়ে আমার অনেক সমস্যা হয়েছিল। অপটিমাইজার পরিবর্তন করা, ক্ষতির পরিবর্তন, উপাত্তের আকার ইত্যাদির মতো অনেকগুলি বিভিন্ন সমাধান আমি চেষ্টা করেছি তবে কোনও লাভ হয়নি। অবশেষে, আমি লক্ষ করেছি যে শিক্ষার হারে পরিবর্তন আমার ওজনে …

9 machine-learning python tensorflow optimization gradient-descent

প্রশ্ন ট্যাগ «gradient-descent»