প্রশ্ন ট্যাগ «neural-network»

আমি একটি নামকৃত সত্তার স্বীকৃতি সিস্টেম তৈরি করতে গুগলের ওয়ার্ড 2vec প্রয়োগ ব্যবহার করতে চাইছি। আমি শুনেছি কাঠামোর মাধ্যমে পিছনে বর্ধনের সাথে পুনরাবৃত্ত হওয়া নিউরাল নেটগুলি নামধারী সত্তার স্বীকৃতি কার্যের জন্য উপযুক্ত, তবে আমি এই ধরণের মডেলের জন্য একটি শালীন বাস্তবায়ন বা একটি শালীন টিউটোরিয়াল খুঁজে পেতে সক্ষম হয়েছি। যেহেতু …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

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 

পাস্কাল ভিওসি লিডারবোর্ডগুলির সনাক্তকরণ কার্যের জন্য এমএপি (গড় গড় যথার্থতা) গণনা কিভাবে করবেন? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 সেখানে বলা হয়েছে - পৃষ্ঠা 11 এ : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf গড় যথার্থতা (এপি) VOC2007 চ্যালেঞ্জের জন্য, আন্তঃবিবাহিত গড় যথার্থতা (সালটন এবং ম্যাকগিল 1986) উভয় শ্রেণিবিন্যাস এবং সনাক্তকরণের মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রদত্ত টাস্ক এবং ক্লাসের জন্য, নির্ভুলতা …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

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 

আমার কাছে 34 টি ইনপুট কলাম এবং 8 আউটপুট কলামযুক্ত একটি ডেটাসেট রয়েছে। সমস্যাটি সমাধান করার একটি উপায় হ'ল 34 আউটপুট নেওয়া এবং প্রতিটি আউটপুট কলামের জন্য স্বতন্ত্র রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা। আমি ভাবছি বিশেষত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কেবলমাত্র একটি মডেল ব্যবহার করে এই সমস্যাটি সমাধান করা যেতে পারে। …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

নির্ভুলতার জন্য কোনটি ভাল বা সেগুলি একই? অবশ্যই, আপনি যদি শ্রেণিবদ্ধ_ক্রোসেন্টরোপি ব্যবহার করেন তবে আপনি একটি গরম এনকোডিং ব্যবহার করেন এবং আপনি যদি স্পার্স_ক্যাটরেগরিয়াল_ক্রসসেন্ট্রপি ব্যবহার করেন তবে সাধারণ সংখ্যার হিসাবে এনকোড করে থাকেন। অতিরিক্তভাবে, যখন অন্য একজনের থেকে ভাল হয়?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

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 

আমি ভাবছিলাম যে কীভাবে আমাদের কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরি করার সময় গোপন স্তরগুলিতে কয়টি নোড এবং কয়টি লুকানো স্তর রাখতে হবে তা কীভাবে আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে। আমি বুঝতে পারি যে ইনপুট এবং আউটপুট স্তরটি আমাদের রয়েছে এমন প্রশিক্ষণের উপর নির্ভর করে তবে আমরা কীভাবে গোপন স্তর এবং সামগ্রিক …

20 machine-learning  neural-network 

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 

টেনসরফ্লো কোড থেকে: টেনসরফ্লো। RnnCell। num_units: int, The number of units in the LSTM cell. এর অর্থ কী তা বোঝা যাচ্ছে না। এলএসটিএম ঘরের ইউনিট কী কী? ইনপুট, আউটপুট এবং গেটগুলি ভুলে গেছেন? এর অর্থ কি "ডিপ এলএসটিএম এর জন্য পুনরাবৃত্ত প্রক্ষেপণ স্তরের ইউনিটগুলির সংখ্যা"? তাহলে এটিকে কেন "এলএসটিএম সেলে …

19 neural-network  tensorflow  rnn