প্রশ্ন ট্যাগ «neural-network»

আমি চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে চাই। আমি প্রাক প্রশিক্ষিত ক্যাফনেট দিয়ে শুরু করব এবং এটি আমার অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য প্রশিক্ষণ দেব। আমি কীভাবে ইনপুট চিত্রগুলি প্রস্তুত করব? এই ক্ষেত্রে, সমস্ত চিত্র একই বস্তুর কিন্তু ভিন্নতার সাথে (মনে করুন: মান নিয়ন্ত্রণ)। এগুলি কিছুটা আলাদা স্কেল / রেজোলিউশন / …

41 neural-network  image-classification  preprocessing  convnet 

আমি কষ্ট মধ্যে পার্থক্য বুঝতে হচ্ছে অনুবাদটি equivariant এবং অনুবাদটি পরিবর্তিত । ডিপ লার্নিং বইটিতে । এমআইটি প্রেস, ২০১ ((আই। গুডফেলো, এ। করভিল, এবং ওয়াই। বেনজিও), কেউ কনভলশনাল নেটওয়ার্কগুলিতে খুঁজে পেতে পারেন: [...] প্যারামিটার ভাগ করে নেওয়ার নির্দিষ্ট ফর্মটির কারণে স্তরটির একটি সমান সম্পত্তি হিসাবে অনুবাদ হয় called [...] পুলিং …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

বিভিন্ন সম্প্রদায়ের ব্যবহারকারীদের তাদের ক্ষেত্রগুলি সম্পর্কে মজার বিষয় উদ্ধৃত করার প্রচলন রয়েছে। মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং, ডেটা সায়েন্স এবং আপনি প্রতিদিন যে জিনিসগুলির মুখোমুখি হন সেগুলি সম্পর্কে আপনার মজাদার জিনিসগুলি ভাগ করে নেওয়া মজাদার হতে পারে!

35 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমি এখনও মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছি Denseএবং TimeDistributedDenseএর Kerasযদিও ইতিমধ্যে কিছু অনুরূপ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা আছে এখানে এবং এখানে । লোকেরা প্রচুর আলোচনা করছে তবে সাধারণ-সম্মত কোন সিদ্ধান্ত নেই। এবং যদিও, এখানে , @ fchollet বলেছেন যে: TimeDistributedDenseDense3 ডি টেন্সরের প্রতিটি টাইমস্টেপে একই (সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত) অপারেশন প্রয়োগ করে। তাদের মধ্যে …

34 machine-learning  neural-network  keras 

আমি গবেষণা, কাজ করছি যেখানে তিনটি ঘটনা বিজয়ী শ্রেণীভুক্ত এক করার প্রয়োজনীয়তা = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 আমার বর্তমান মডেলটি হ'ল: def build_model(input_dim, …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

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 

এই প্রশ্নটি "কীভাবে কনভলিউশন স্তরগুলি ঠিক কাজ করে তা উত্সাহিত করে । ধরুন আমার কাছে একটি গ্রেস্কেল চিত্র রয়েছে। সুতরাং চিত্রটির একটি চ্যানেল রয়েছে। প্রথম স্তরে, আমি ফিল্টার এবং প্যাডিংয়ের সাথে কনভলিউশন প্রয়োগ করি । তারপর আমি সাথে অন্য সংবর্তন স্তর রয়েছে convolutions এবং ফিল্টার। আমার কাছে কতগুলি বৈশিষ্ট্যের মানচিত্র …

29 neural-network  convnet 

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 

সুতরাং, আমি কেবল শিখতে শুরু করছি যে কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক কীভাবে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ইনপুটগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে কাজ করতে পারে এবং আমি দেখেছি কীভাবে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক চিত্রের ডেটা পার্স করতে এবং চিত্রগুলিকে ( কনফনেটজ সহ ডেমো ) শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে এবং সেখানে কী প্রতিচ্ছবিটি নিম্নোক্ত করা এবং …

28 neural-network 

আমার কাছে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম (বেসিক র্যান্ডম ফরেস্ট এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন টাইপ স্টাফ) এর সাথে কাজ করে কিছুটা স্ব-শিক্ষিত জ্ঞান রয়েছে। আমি ব্রাঞ্চ বের করে আর কেরাসের সাথে আরএনএন শিখতে শুরু করব। বেশিরভাগ উদাহরণগুলির দিকে তাকানোর সময়, যা সাধারণত স্টক পূর্বাভাসগুলিতে জড়িত থাকে, আমি 1 টি কলাম ব্যতীত বৈশিষ্ট্যটির তারিখ …

27 machine-learning  neural-network  keras 

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 

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 

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