প্রশ্ন ট্যাগ «neural-network»

আমি কিছুক্ষণের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে আসছি। তবে, একটি বিষয় যা আমি ক্রমাগত লড়াই করে তা হ'ল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য একটি অপ্টিমাইজার নির্বাচন করা (ব্যাকপ্রপ ব্যবহার করে)। আমি সাধারণত যা করি তা হ'ল একটি (যেমন স্ট্যান্ডার্ড এসজিডি) দিয়ে শুরু করা এবং তারপরে অন্যকে অন্যরকম চেষ্টা করুন try আমি ভাবছিলাম …

18 neural-network  optimization  backpropagation 

কেরাস আরএনএন টিউটোরিয়াল থেকে: "আরএনএনগুলি কৌতুকপূর্ণ। সুতরাং এটি কেরাসে একটি এলএসটিএম-আরএনএন এর হাইপারপ্যারামিটারগুলি সুর করার বিষয়ে আরও সাধারণ প্রশ্ন। আমি আপনার আরএনএন জন্য সেরা পরামিতি সন্ধান করার একটি পদ্ধতির সম্পর্কে জানতে চাই। আমি কেরাসের গিথুব- এর আইএমডিবি উদাহরণ দিয়ে শুরু করেছি । প্রধান মডেলটি দেখতে এমন দেখাচ্ছে: (X_train, y_train), (X_test, …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে সিগময়েড ফাংশনের ডেরাইভেটিভের ভূমিকা বোঝার চেষ্টা করি। প্রথম আমি সিগময়েড ফাংশন এবং পাইথন ব্যবহার করে সংজ্ঞা থেকে সমস্ত পয়েন্টের ডেরিভেটিভ প্লট করি। এই ডেরাইভেটিভের ভূমিকা ঠিক কী? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def derivative(x, step): return …

18 machine-learning  neural-network 

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 

ব্যাগিং একাধিক পূর্বাভাসকারীদের প্রজন্ম যা একক পূর্বাভাসকারী হিসাবে অভ্যাসযোগ্য। ড্রপআউট হ'ল এমন একটি কৌশল যা স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলিকে সমস্ত সম্ভাব্য সাবনেটওয়ার্কের গড় গড় শেখায়। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ কাগল এর প্রতিযোগিতা দেখে মনে হচ্ছে যে এই দুটি কৌশলগুলি প্রায়শই একসাথে ব্যবহৃত হয়। প্রকৃত বাস্তবায়ন ছাড়া আমি কোনও তাত্ত্বিক পার্থক্য দেখতে পাচ্ছি না। আমাদের …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমি অনলাইন বইয়ের একটি প্রশ্নের মাধ্যমে কাজ করছি: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html আমি বুঝতে পারি যে অতিরিক্ত আউটপুট স্তরটি যদি 5 আউটপুট নিউরনগুলির হয় তবে আমি সম্ভবত পূর্ববর্তী স্তরের জন্য 0.5 এবং প্রতি 0.5 টি ওজনের পক্ষপাত নির্ধারণ করতে পারি। তবে প্রশ্নটি এখন চার আউটপুট নিউরনের একটি নতুন স্তর জিজ্ঞাসা করবে - এটি …

17 neural-network 

একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিবেচনা করুন: প্রদত্ত ডেটা সেট করার জন্য, আমরা এটিকে প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে ভাগ করি। ধরুন আমরা এটি ক্লাসিক :20০:২০:২০ অনুপাতে করি, তারপরে আমরা নেটওয়ার্কটিকে বৈধতা সেটটিতে যাচাই করে ওভারফিটিং আটকাতে পারি। তাহলে এর কার্যকারিতা যাচাই করতে পরীক্ষার সেটটিতে এটি পরীক্ষা করার দরকার কী? নেটওয়ার্কের জন্য …

17 machine-learning  neural-network  cross-validation 

আরএলইউর সাথে ফিরে প্রচার পেতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে, এবং আমি কিছু কাজ করেছিলাম, তবে আমি সঠিক পথে রয়েছি কিনা তা নিশ্চিত নই। ব্যয় কার্যকারিতা: যেখানে হল আসল মান এবং একটি পূর্বাভাসকৃত মান। সর্বদা > 0 ধরেও নিন ।12(y−y^)212(y−y^)2\frac{1}{2}(y-\hat y)^2 Y এক্সyyyy^y^\hat yxxx 1 স্তর রিলু, যেখানে প্রথম স্তরের ওজনw1w1w_1 …

17 neural-network  backpropagation 

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

আমি লেখক সনাক্তকরণ সমস্যা নিয়ে একটি প্রকল্প করছি। আমি ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য টিএফ-আইডিএফ নরমালাইজেশন প্রয়োগ করেছি এবং তারপরে সেই ডেটাতে একটি এসএমএম প্রশিক্ষিত করেছি। ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করার সময় আমারও পরীক্ষার ডেটাগুলিকে স্বাভাবিক করা উচিত। আমি অনুভব করি যে সাধারণকরণের মূল লক্ষ্য হ'ল শেখার সময় আরও গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে আরও বেশি ওজন …

17 machine-learning  neural-network  deep-learning 

আমি বন্দীদের সাথে একটু খেলছি। বিশেষত, আমি ক্যাগল বিড়াল-বনাম-কুকুর ডেটাসেট ব্যবহার করছি যা 25000 চিত্রের উপর বিভক্ত বা কুকুর (প্রতিটি 12500) হিসাবে লেবেলযুক্ত। আমি আমার পরীক্ষার সেটটিতে প্রায় 85% শ্রেণিবদ্ধতা নির্ভুলতা অর্জন করতে সক্ষম হয়েছি, তবে আমি 90% নির্ভুলতা অর্জনের লক্ষ্য স্থির করেছি। আমার মূল সমস্যাটি হ'ল ফিট। একরকম এটি …

16 neural-network  deep-learning  convnet  image-recognition  dropout 

আমি জানি যে এই প্রশ্নের কোনও সুস্পষ্ট উত্তর নেই, তবে ধরা যাক যে আমার কাছে প্রচুর ডেটা সহ একটি বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে এবং আমি ইনপুটটিতে একটি নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করতে চাই। "সেরা" উপায়টি হ'ল নতুন বৈশিষ্ট্যটির সাথে নেটওয়ার্কটি পরীক্ষা করা এবং ফলাফলগুলি দেখা, তবে বৈশিষ্ট্যটি কি অনন্যভাবে সহায়তা করে …

16 machine-learning  neural-network  feature-selection  feature-extraction 

ধরুন আমাদের কাছে দুটি ধরণের ইনপুট বৈশিষ্ট্য রয়েছে, শ্রেণিবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন। শ্রেণিবদ্ধ ডেটাগুলিকে ওয়ান-হট কোড এ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যখন অবিচ্ছিন্ন ডেটা এন-ডাইমেনশন স্পেসে কেবল একটি ভেক্টর বি হয়। দেখে মনে হয় যে কেবল কনট্যাট (এ, বি) ব্যবহার করা ভাল পছন্দ নয় কারণ এ, বি সম্পূর্ণ ভিন্ন ধরণের …

16 neural-network  feature-selection  categorical-data  feature-construction 

আমি একজন নবীন আন্ডারগ্রাজুয়েট শিক্ষার্থী (এটি উল্লেখ করার ফলে আপনি আমার অপরিচিততা ক্ষমা করতে পারেন) যিনি বর্তমানে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে গবেষণা করছেন। আমি আমার অধ্যাপকের দিকনির্দেশনার ভিত্তিতে একটি থ্রি-নোড নিউরাল নেটওয়ার্ককে (যা কাজ করে) কোড করেছি। যাইহোক, আমি এআই এবং ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার অর্জন করতে চাই এবং সঠিকভাবে গভীরতার …

15 machine-learning  neural-network 

ধরা যাক আমার কাছে একটি তীরের একটি শীর্ষ-ডাউন ছবি রয়েছে এবং আমি এই তীরটি যে কোণটি তৈরি করেছে সে সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে চাই। এটি এবং ডিগ্রি বা এবং । সমস্যাটি হ'ল এই লক্ষ্যটি বিজ্ঞপ্তিযুক্ত, এবং ডিগ্রি হুবহু একই রকম যা আমি আমার টার্গেটে অন্তর্ভুক্ত করতে চাই, যা সাধারণীকরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে সহায়তা …

15 neural-network  deep-learning  loss-function  parameter-estimation