আমি নিয়মিত মেশিন লার্নিং বিশ্লেষণে লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং "গভীর শেখার" সেটিংসে লিনিয়ার রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য জানতে চাই know গভীর শিক্ষার সেটিং-এ লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর জন্য কি অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়।
'নিয়মিত' লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং গভীর লার্নিং লিনিয়ার রিগ্রেশন এর মধ্যে পার্থক্য কী?
উত্তর:
ধরে নিই যে গভীর শিক্ষার মাধ্যমে আপনি আরও সুনির্দিষ্টভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বোঝাতে চেয়েছিলেন: কেবলমাত্র লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সহ একটি ভ্যানিলা সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক তার যত স্তর রয়েছে তা নির্বিশেষে লিনিয়ার রিগ্রেশন সঞ্চালন করবে। একটি পার্থক্য হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে একজন সাধারণত গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করেন, যখন "সাধারণ" রৈখিক প্রতিরোধের সাথে কেউ যদি সম্ভব হয় তবে সাধারণ সমীকরণ ব্যবহার করেন (যখন বৈশিষ্ট্যের সংখ্যাটি খুব বেশি বিশাল না হয়)।
কোনও গোপন স্তর ছাড়াই এবং লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশন ফাংশন (নাম পরিচয় অ্যাক্টিভেশন ফাংশন) ব্যবহার করে সম্পূর্ণ সংযুক্ত ফিডফর্ডার নিউরাল নেটওয়ার্কের উদাহরণ :
যদি আপনি সিগময়েড ফাংশন দিয়ে আউটপুট স্তরটির সক্রিয়করণ ফাংশনটি প্রতিস্থাপন করেন তবে নিউরাল নেটওয়ার্কটি লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পাদন করে। আপনি যদি সফ্টম্যাক্স ফাংশন দিয়ে আউটপুট স্তরের সক্রিয়করণ ফাংশনটি প্রতিস্থাপন করেন এবং কয়েকটি আউটপুট ইউনিট যুক্ত করেন, তবে নিউরাল নেটওয়ার্ক মাল্টিক্লাস লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পাদন করে: লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য । আপনার সাথে খরচ ফাংশন প্রতিস্থাপন তাহলে কবজা ক্ষতি , তারপর স্নায়ুর নেটওয়ার্ক একটি হল SVM : তার আদিম আকারে অপ্টিমাইজ http://cs231n.github.io/linear-classify/ ।
এখানে টেন্সরফ্লোতে প্রোগ্রামযুক্ত উপরের ছবিতে প্রদর্শিত উদাহরণ:
""" Linear Regression Example """
# https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/linear_regression.py
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tflearn
# Regression data
X = [3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]
Y = [1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3]
# Linear Regression graph
input_ = tflearn.input_data(shape=[None])
linear = tflearn.single_unit(input_)
regression = tflearn.regression(linear, optimizer='sgd', loss='mean_square',
metric='R2', learning_rate=0.01)
m = tflearn.DNN(regression)
m.fit(X, Y, n_epoch=1000, show_metric=True, snapshot_epoch=False)
print("\nRegression result:")
print("Y = " + str(m.get_weights(linear.W)) +
"*X + " + str(m.get_weights(linear.b)))
print("\nTest prediction for x = 3.2, 3.3, 3.4:")
print(m.predict([3.2, 3.3, 3.4]))
# should output (close, not exact) y = [1.5315033197402954, 1.5585315227508545, 1.5855598449707031]
এখানে একটি কোড স্নিপেট যা কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক লাইব্রেরি ব্যবহার করে না:
# From http://briandolhansky.com/blog/artificial-neural-networks-linear-regression-part-1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Load the data and create the data matrices X and Y
# This creates a feature vector X with a column of ones (bias)
# and a column of car weights.
# The target vector Y is a column of MPG values for each car.
X_file = np.genfromtxt('mpg.csv', delimiter=',', skip_header=1)
N = np.shape(X_file)[0]
X = np.hstack((np.ones(N).reshape(N, 1), X_file[:, 4].reshape(N, 1)))
Y = X_file[:, 0]
# Standardize the input
X[:, 1] = (X[:, 1]-np.mean(X[:, 1]))/np.std(X[:, 1])
# There are two weights, the bias weight and the feature weight
w = np.array([0, 0])
# Start batch gradient descent, it will run for max_iter epochs and have a step
# size eta
max_iter = 100
eta = 1E-3
for t in range(0, max_iter):
# We need to iterate over each data point for one epoch
grad_t = np.array([0., 0.])
for i in range(0, N):
x_i = X[i, :]
y_i = Y[i]
# Dot product, computes h(x_i, w)
h = np.dot(w, x_i)-y_i
grad_t += 2*x_i*h
# Update the weights
w = w - eta*grad_t
print "Weights found:",w
# Plot the data and best fit line
tt = np.linspace(np.min(X[:, 1]), np.max(X[:, 1]), 10)
bf_line = w[0]+w[1]*tt
plt.plot(X[:, 1], Y, 'kx', tt, bf_line, 'r-')
plt.xlabel('Weight (Normalized)')
plt.ylabel('MPG')
plt.title('ANN Regression on 1D MPG Data')
plt.savefig('mpg.png')
plt.show()
ডেটা ফাইল mpg.csv(স্ট্যাক এক্সচেঞ্জ উত্তর আকার সীমাবদ্ধতার কারণে ~ 50% সংক্ষিপ্ত):
mpg (n),cylinders (n),displacement (n),horsepower (n),weight (n),acceleration (n),year (n),origin (n), name (s)
18.000000,8.000000,307.000000,130.000000,3504.000000,12.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,350.000000,165.000000,3693.000000,11.500000,70.000000,1.000000
18.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3436.000000,11.000000,70.000000,1.000000
16.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3433.000000,12.000000,70.000000,1.000000
17.000000,8.000000,302.000000,140.000000,3449.000000,10.500000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,429.000000,198.000000,4341.000000,10.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,454.000000,220.000000,4354.000000,9.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,440.000000,215.000000,4312.000000,8.500000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,455.000000,225.000000,4425.000000,10.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,390.000000,190.000000,3850.000000,8.500000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,383.000000,170.000000,3563.000000,10.000000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,340.000000,160.000000,3609.000000,8.000000,70.000000,1.000000
15.000000,8.000000,400.000000,150.000000,3761.000000,9.500000,70.000000,1.000000
14.000000,8.000000,455.000000,225.000000,3086.000000,10.000000,70.000000,1.000000
24.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2372.000000,15.000000,70.000000,3.000000
22.000000,6.000000,198.000000,95.000000,2833.000000,15.500000,70.000000,1.000000
18.000000,6.000000,199.000000,97.000000,2774.000000,15.500000,70.000000,1.000000
21.000000,6.000000,200.000000,85.000000,2587.000000,16.000000,70.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2130.000000,14.500000,70.000000,3.000000
26.000000,4.000000,97.000000,46.000000,1835.000000,20.500000,70.000000,2.000000
25.000000,4.000000,110.000000,87.000000,2672.000000,17.500000,70.000000,2.000000
24.000000,4.000000,107.000000,90.000000,2430.000000,14.500000,70.000000,2.000000
25.000000,4.000000,104.000000,95.000000,2375.000000,17.500000,70.000000,2.000000
26.000000,4.000000,121.000000,113.000000,2234.000000,12.500000,70.000000,2.000000
21.000000,6.000000,199.000000,90.000000,2648.000000,15.000000,70.000000,1.000000
10.000000,8.000000,360.000000,215.000000,4615.000000,14.000000,70.000000,1.000000
10.000000,8.000000,307.000000,200.000000,4376.000000,15.000000,70.000000,1.000000
11.000000,8.000000,318.000000,210.000000,4382.000000,13.500000,70.000000,1.000000
9.000000,8.000000,304.000000,193.000000,4732.000000,18.500000,70.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2130.000000,14.500000,71.000000,3.000000
28.000000,4.000000,140.000000,90.000000,2264.000000,15.500000,71.000000,1.000000
25.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2228.000000,14.000000,71.000000,3.000000
19.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2634.000000,13.000000,71.000000,1.000000
16.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3439.000000,15.500000,71.000000,1.000000
17.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3329.000000,15.500000,71.000000,1.000000
19.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3302.000000,15.500000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,3288.000000,15.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,350.000000,165.000000,4209.000000,12.000000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,400.000000,175.000000,4464.000000,11.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,153.000000,4154.000000,13.500000,71.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4096.000000,13.000000,71.000000,1.000000
12.000000,8.000000,383.000000,180.000000,4955.000000,11.500000,71.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,170.000000,4746.000000,12.000000,71.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,175.000000,5140.000000,12.000000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,258.000000,110.000000,2962.000000,13.500000,71.000000,1.000000
22.000000,4.000000,140.000000,72.000000,2408.000000,19.000000,71.000000,1.000000
19.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3282.000000,15.000000,71.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3139.000000,14.500000,71.000000,1.000000
23.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2220.000000,14.000000,71.000000,1.000000
28.000000,4.000000,116.000000,90.000000,2123.000000,14.000000,71.000000,2.000000
30.000000,4.000000,79.000000,70.000000,2074.000000,19.500000,71.000000,2.000000
30.000000,4.000000,88.000000,76.000000,2065.000000,14.500000,71.000000,2.000000
31.000000,4.000000,71.000000,65.000000,1773.000000,19.000000,71.000000,3.000000
35.000000,4.000000,72.000000,69.000000,1613.000000,18.000000,71.000000,3.000000
27.000000,4.000000,97.000000,60.000000,1834.000000,19.000000,71.000000,2.000000
26.000000,4.000000,91.000000,70.000000,1955.000000,20.500000,71.000000,1.000000
24.000000,4.000000,113.000000,95.000000,2278.000000,15.500000,72.000000,3.000000
25.000000,4.000000,97.500000,80.000000,2126.000000,17.000000,72.000000,1.000000
23.000000,4.000000,97.000000,54.000000,2254.000000,23.500000,72.000000,2.000000
20.000000,4.000000,140.000000,90.000000,2408.000000,19.500000,72.000000,1.000000
21.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2226.000000,16.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,165.000000,4274.000000,12.000000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,400.000000,175.000000,4385.000000,12.000000,72.000000,1.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4135.000000,13.500000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,153.000000,4129.000000,13.000000,72.000000,1.000000
17.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3672.000000,11.500000,72.000000,1.000000
11.000000,8.000000,429.000000,208.000000,4633.000000,11.000000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,155.000000,4502.000000,13.500000,72.000000,1.000000
12.000000,8.000000,350.000000,160.000000,4456.000000,13.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,190.000000,4422.000000,12.500000,72.000000,1.000000
19.000000,3.000000,70.000000,97.000000,2330.000000,13.500000,72.000000,3.000000
15.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3892.000000,12.500000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,307.000000,130.000000,4098.000000,14.000000,72.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4294.000000,16.000000,72.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4077.000000,14.000000,72.000000,1.000000
18.000000,4.000000,121.000000,112.000000,2933.000000,14.500000,72.000000,2.000000
22.000000,4.000000,121.000000,76.000000,2511.000000,18.000000,72.000000,2.000000
21.000000,4.000000,120.000000,87.000000,2979.000000,19.500000,72.000000,2.000000
26.000000,4.000000,96.000000,69.000000,2189.000000,18.000000,72.000000,2.000000
22.000000,4.000000,122.000000,86.000000,2395.000000,16.000000,72.000000,1.000000
28.000000,4.000000,97.000000,92.000000,2288.000000,17.000000,72.000000,3.000000
23.000000,4.000000,120.000000,97.000000,2506.000000,14.500000,72.000000,3.000000
28.000000,4.000000,98.000000,80.000000,2164.000000,15.000000,72.000000,1.000000
27.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2100.000000,16.500000,72.000000,3.000000
13.000000,8.000000,350.000000,175.000000,4100.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,304.000000,150.000000,3672.000000,11.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,145.000000,3988.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,302.000000,137.000000,4042.000000,14.500000,73.000000,1.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3777.000000,12.500000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,429.000000,198.000000,4952.000000,11.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,400.000000,150.000000,4464.000000,12.000000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,351.000000,158.000000,4363.000000,13.000000,73.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4237.000000,14.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,440.000000,215.000000,4735.000000,11.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,455.000000,225.000000,4951.000000,11.000000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,360.000000,175.000000,3821.000000,11.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3121.000000,16.500000,73.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3278.000000,18.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2945.000000,16.000000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,88.000000,3021.000000,16.500000,73.000000,1.000000
23.000000,6.000000,198.000000,95.000000,2904.000000,16.000000,73.000000,1.000000
26.000000,4.000000,97.000000,46.000000,1950.000000,21.000000,73.000000,2.000000
11.000000,8.000000,400.000000,150.000000,4997.000000,14.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,400.000000,167.000000,4906.000000,12.500000,73.000000,1.000000
13.000000,8.000000,360.000000,170.000000,4654.000000,13.000000,73.000000,1.000000
12.000000,8.000000,350.000000,180.000000,4499.000000,12.500000,73.000000,1.000000
18.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2789.000000,15.000000,73.000000,1.000000
20.000000,4.000000,97.000000,88.000000,2279.000000,19.000000,73.000000,3.000000
21.000000,4.000000,140.000000,72.000000,2401.000000,19.500000,73.000000,1.000000
22.000000,4.000000,108.000000,94.000000,2379.000000,16.500000,73.000000,3.000000
18.000000,3.000000,70.000000,90.000000,2124.000000,13.500000,73.000000,3.000000
19.000000,4.000000,122.000000,85.000000,2310.000000,18.500000,73.000000,1.000000
21.000000,6.000000,155.000000,107.000000,2472.000000,14.000000,73.000000,1.000000
26.000000,4.000000,98.000000,90.000000,2265.000000,15.500000,73.000000,2.000000
15.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4082.000000,13.000000,73.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,230.000000,4278.000000,9.500000,73.000000,1.000000
29.000000,4.000000,68.000000,49.000000,1867.000000,19.500000,73.000000,2.000000
24.000000,4.000000,116.000000,75.000000,2158.000000,15.500000,73.000000,2.000000
20.000000,4.000000,114.000000,91.000000,2582.000000,14.000000,73.000000,2.000000
19.000000,4.000000,121.000000,112.000000,2868.000000,15.500000,73.000000,2.000000
15.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3399.000000,11.000000,73.000000,1.000000
24.000000,4.000000,121.000000,110.000000,2660.000000,14.000000,73.000000,2.000000
20.000000,6.000000,156.000000,122.000000,2807.000000,13.500000,73.000000,3.000000
11.000000,8.000000,350.000000,180.000000,3664.000000,11.000000,73.000000,1.000000
20.000000,6.000000,198.000000,95.000000,3102.000000,16.500000,74.000000,1.000000
19.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2901.000000,16.000000,74.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3336.000000,17.000000,74.000000,1.000000
31.000000,4.000000,79.000000,67.000000,1950.000000,19.000000,74.000000,3.000000
26.000000,4.000000,122.000000,80.000000,2451.000000,16.500000,74.000000,1.000000
32.000000,4.000000,71.000000,65.000000,1836.000000,21.000000,74.000000,3.000000
25.000000,4.000000,140.000000,75.000000,2542.000000,17.000000,74.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,100.000000,3781.000000,17.000000,74.000000,1.000000
16.000000,6.000000,258.000000,110.000000,3632.000000,18.000000,74.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,105.000000,3613.000000,16.500000,74.000000,1.000000
16.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4141.000000,14.000000,74.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,150.000000,4699.000000,14.500000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4457.000000,13.500000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,302.000000,140.000000,4638.000000,16.000000,74.000000,1.000000
14.000000,8.000000,304.000000,150.000000,4257.000000,15.500000,74.000000,1.000000
29.000000,4.000000,98.000000,83.000000,2219.000000,16.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,79.000000,67.000000,1963.000000,15.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,97.000000,78.000000,2300.000000,14.500000,74.000000,2.000000
31.000000,4.000000,76.000000,52.000000,1649.000000,16.500000,74.000000,3.000000
32.000000,4.000000,83.000000,61.000000,2003.000000,19.000000,74.000000,3.000000
28.000000,4.000000,90.000000,75.000000,2125.000000,14.500000,74.000000,1.000000
24.000000,4.000000,90.000000,75.000000,2108.000000,15.500000,74.000000,2.000000
26.000000,4.000000,116.000000,75.000000,2246.000000,14.000000,74.000000,2.000000
24.000000,4.000000,120.000000,97.000000,2489.000000,15.000000,74.000000,3.000000
26.000000,4.000000,108.000000,93.000000,2391.000000,15.500000,74.000000,3.000000
31.000000,4.000000,79.000000,67.000000,2000.000000,16.000000,74.000000,2.000000
19.000000,6.000000,225.000000,95.000000,3264.000000,16.000000,75.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3459.000000,16.000000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,72.000000,3432.000000,21.000000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,250.000000,72.000000,3158.000000,19.500000,75.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,170.000000,4668.000000,11.500000,75.000000,1.000000
15.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4440.000000,14.000000,75.000000,1.000000
16.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4498.000000,14.500000,75.000000,1.000000
14.000000,8.000000,351.000000,148.000000,4657.000000,13.500000,75.000000,1.000000
17.000000,6.000000,231.000000,110.000000,3907.000000,21.000000,75.000000,1.000000
16.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3897.000000,18.500000,75.000000,1.000000
15.000000,6.000000,258.000000,110.000000,3730.000000,19.000000,75.000000,1.000000
18.000000,6.000000,225.000000,95.000000,3785.000000,19.000000,75.000000,1.000000
21.000000,6.000000,231.000000,110.000000,3039.000000,15.000000,75.000000,1.000000
20.000000,8.000000,262.000000,110.000000,3221.000000,13.500000,75.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,129.000000,3169.000000,12.000000,75.000000,1.000000
29.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2171.000000,16.000000,75.000000,3.000000
23.000000,4.000000,140.000000,83.000000,2639.000000,17.000000,75.000000,1.000000
20.000000,6.000000,232.000000,100.000000,2914.000000,16.000000,75.000000,1.000000
23.000000,4.000000,140.000000,78.000000,2592.000000,18.500000,75.000000,1.000000
24.000000,4.000000,134.000000,96.000000,2702.000000,13.500000,75.000000,3.000000
25.000000,4.000000,90.000000,71.000000,2223.000000,16.500000,75.000000,2.000000
24.000000,4.000000,119.000000,97.000000,2545.000000,17.000000,75.000000,3.000000
18.000000,6.000000,171.000000,97.000000,2984.000000,14.500000,75.000000,1.000000
29.000000,4.000000,90.000000,70.000000,1937.000000,14.000000,75.000000,2.000000
19.000000,6.000000,232.000000,90.000000,3211.000000,17.000000,75.000000,1.000000
23.000000,4.000000,115.000000,95.000000,2694.000000,15.000000,75.000000,2.000000
23.000000,4.000000,120.000000,88.000000,2957.000000,17.000000,75.000000,2.000000
22.000000,4.000000,121.000000,98.000000,2945.000000,14.500000,75.000000,2.000000
25.000000,4.000000,121.000000,115.000000,2671.000000,13.500000,75.000000,2.000000
33.000000,4.000000,91.000000,53.000000,1795.000000,17.500000,75.000000,3.000000
28.000000,4.000000,107.000000,86.000000,2464.000000,15.500000,76.000000,2.000000
25.000000,4.000000,116.000000,81.000000,2220.000000,16.900000,76.000000,2.000000
25.000000,4.000000,140.000000,92.000000,2572.000000,14.900000,76.000000,1.000000
26.000000,4.000000,98.000000,79.000000,2255.000000,17.700000,76.000000,1.000000
27.000000,4.000000,101.000000,83.000000,2202.000000,15.300000,76.000000,2.000000
17.500000,8.000000,305.000000,140.000000,4215.000000,13.000000,76.000000,1.000000
16.000000,8.000000,318.000000,150.000000,4190.000000,13.000000,76.000000,1.000000
15.500000,8.000000,304.000000,120.000000,3962.000000,13.900000,76.000000,1.000000
14.500000,8.000000,351.000000,152.000000,4215.000000,12.800000,76.000000,1.000000
22.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3233.000000,15.400000,76.000000,1.000000
22.000000,6.000000,250.000000,105.000000,3353.000000,14.500000,76.000000,1.000000
24.000000,6.000000,200.000000,81.000000,3012.000000,17.600000,76.000000,1.000000
22.500000,6.000000,232.000000,90.000000,3085.000000,17.600000,76.000000,1.000000
29.000000,4.000000,85.000000,52.000000,2035.000000,22.200000,76.000000,1.000000
24.500000,4.000000,98.000000,60.000000,2164.000000,22.100000,76.000000,1.000000
29.000000,4.000000,90.000000,70.000000,1937.000000,14.200000,76.000000,2.000000
33.000000,4.000000,91.000000,53.000000,1795.000000,17.400000,76.000000,3.000000
20.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3651.000000,17.700000,76.000000,1.000000
18.000000,6.000000,250.000000,78.000000,3574.000000,21.000000,76.000000,1.000000
18.500000,6.000000,250.000000,110.000000,3645.000000,16.200000,76.000000,1.000000
17.500000,6.000000,258.000000,95.000000,3193.000000,17.800000,76.000000,1.000000
29.500000,4.000000,97.000000,71.000000,1825.000000,12.200000,76.000000,2.000000
32.000000,4.000000,85.000000,70.000000,1990.000000,17.000000,76.000000,3.000000
28.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2155.000000,16.400000,76.000000,3.000000
26.500000,4.000000,140.000000,72.000000,2565.000000,13.600000,76.000000,1.000000
20.000000,4.000000,130.000000,102.000000,3150.000000,15.700000,76.000000,2.000000
13.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3940.000000,13.200000,76.000000,1.000000
19.000000,4.000000,120.000000,88.000000,3270.000000,21.900000,76.000000,2.000000
19.000000,6.000000,156.000000,108.000000,2930.000000,15.500000,76.000000,3.000000
16.500000,6.000000,168.000000,120.000000,3820.000000,16.700000,76.000000,2.000000
16.500000,8.000000,350.000000,180.000000,4380.000000,12.100000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,350.000000,145.000000,4055.000000,12.000000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,302.000000,130.000000,3870.000000,15.000000,76.000000,1.000000
13.000000,8.000000,318.000000,150.000000,3755.000000,14.000000,76.000000,1.000000
31.500000,4.000000,98.000000,68.000000,2045.000000,18.500000,77.000000,3.000000
30.000000,4.000000,111.000000,80.000000,2155.000000,14.800000,77.000000,1.000000
36.000000,4.000000,79.000000,58.000000,1825.000000,18.600000,77.000000,2.000000
25.500000,4.000000,122.000000,96.000000,2300.000000,15.500000,77.000000,1.000000
33.500000,4.000000,85.000000,70.000000,1945.000000,16.800000,77.000000,3.000000
17.500000,8.000000,305.000000,145.000000,3880.000000,12.500000,77.000000,1.000000
17.000000,8.000000,260.000000,110.000000,4060.000000,19.000000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,318.000000,145.000000,4140.000000,13.700000,77.000000,1.000000
15.000000,8.000000,302.000000,130.000000,4295.000000,14.900000,77.000000,1.000000
17.500000,6.000000,250.000000,110.000000,3520.000000,16.400000,77.000000,1.000000
20.500000,6.000000,231.000000,105.000000,3425.000000,16.900000,77.000000,1.000000
19.000000,6.000000,225.000000,100.000000,3630.000000,17.700000,77.000000,1.000000
18.500000,6.000000,250.000000,98.000000,3525.000000,19.000000,77.000000,1.000000
16.000000,8.000000,400.000000,180.000000,4220.000000,11.100000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,350.000000,170.000000,4165.000000,11.400000,77.000000,1.000000
15.500000,8.000000,400.000000,190.000000,4325.000000,12.200000,77.000000,1.000000
16.000000,8.000000,351.000000,149.000000,4335.000000,14.500000,77.000000,1.000000
29.000000,4.000000,97.000000,78.000000,1940.000000,14.500000,77.000000,2.000000
24.500000,4.000000,151.000000,88.000000,2740.000000,16.000000,77.000000,1.000000
26.000000,4.000000,97.000000,75.000000,2265.000000,18.200000,77.000000,3.000000
25.500000,4.000000,140.000000,89.000000,2755.000000,15.800000,77.000000,1.000000
30.500000,4.000000,98.000000,63.000000,2051.000000,17.000000,77.000000,1.000000
33.500000,4.000000,98.000000,83.000000,2075.000000,15.900000,77.000000,1.000000
30.000000,4.000000,97.000000,67.000000,1985.000000,16.400000,77.000000,3.000000
30.500000,4.000000,97.000000,78.000000,2190.000000,14.100000,77.000000,2.000000
22.000000,6.000000,146.000000,97.000000,2815.000000,14.500000,77.000000,3.000000
21.500000,4.000000,121.000000,110.000000,2600.000000,12.800000,77.000000,2.000000
21.500000,3.000000,80.000000,110.000000,2720.000000,13.500000,77.000000,3.000000
43.100000,4.000000,90.000000,48.000000,1985.000000,21.500000,78.000000,2.000000
36.100000,4.000000,98.000000,66.000000,1800.000000,14.400000,78.000000,1.000000
32.800000,4.000000,78.000000,52.000000,1985.000000,19.400000,78.000000,3.000000
39.400000,4.000000,85.000000,70.000000,2070.000000,18.600000,78.000000,3.000000
36.100000,4.000000,91.000000,60.000000,1800.000000,16.400000,78.000000,3.000000
19.900000,8.000000,260.000000,110.000000,3365.000000,15.500000,78.000000,1.000000
বিস্তারিত উত্তর এবং আপনি এটি লিখতে সময় ব্যয় করার জন্য অনেক ধন্যবাদ। এটি হজম করার জন্য আমার কিছুটা সময় প্রয়োজন, এবং মন্তব্য / প্রশ্ন দিয়ে আপনার কাছে ফিরে আসব! আবার ধন্যবাদ!
—
ক্লান্ত এবং বিরক্ত হয়ে ডেভ
আমি যা বুঝেছি তার সাথে আপনার এবং সেনগিলির উত্তরটির সংমিশ্রণটি আমি কী বলতে পারি - গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে রিগ্রেশনটিতে ১.++ গোপন স্তর রয়েছে; 2. অ্যাক্টিভেশন ফাংশন লিনিয়ার (বা পরিচয় সক্রিয়করণ ফাংশন); ৩. ক্ষয় ফাংশনটিকে আমরা অনুকূলিত করি মানে আউটপুট স্তরের বর্গ ত্রুটি। ধন্যবাদ!
—
ক্লান্ত এবং বিরক্ত হয়ে ডেভ
রিগ্রেশনের জন্য, যা গভীর শিক্ষার জন্য বেশিরভাগ ক্ষেত্রে অলৈখিক, চূড়ান্ত স্তরটিতে 1 টি নিউরন রয়েছে যার সাথে পরিচয় ফাংশন রয়েছে এবং ক্ষতির ফাংশনটি আমরা অপ্টিমাইজ করি, বাইনারি বা শ্রেণিবদ্ধের জন্য শ্রেণিবদ্ধ ক্রস-এনট্রপি পরিবর্তে এমএসই, এমএই।
হেই ধন্যবাদ! আমি আশা করি আমি খুব বেশি চাইছি না, তবে আপনি কি আমাকে কাগজ / অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের দিকে নির্দেশ করতে পারেন? আমি অনুসন্ধানের চেষ্টা করেছি, তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত স্টাফ পেয়েছি :(
—
ক্লান্ত এবং বিরক্ত ডেভ