আমি কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক চিত্র স্বীকৃতিতে কাজ করে তা জানার চেষ্টা করছি। আমি কিছু উদাহরণ দেখেছি এবং আরও বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। একটি 20x20 চিত্রের চিঠি স্বীকৃতির উদাহরণে, প্রতিটি পিক্সেলের মানগুলি ইনপুট স্তর হয়ে যায়। সুতরাং 400 নিউরন। তারপরে নিউরন এবং 26 আউটপুট নিউরনের একটি লুকানো স্তর। তারপরে নেটওয়ার্কটি প্রশিক্ষণ দিন এবং তারপরে এটি কার্যকর হয়।
নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে আমাকে কী বিভ্রান্ত করেছে তা হল, এটি একটি চিত্রের মধ্যে কী আছে তা কীভাবে শিখবে। আপনার থ্রোহোল্ডিং বা বিভাগকরণ বা পরিমাপ করার দরকার নেই, কোনওভাবে নেটওয়ার্ক চিত্রগুলির তুলনা করতে এবং সনাক্ত করতে শেখে। এটা এখন আমার কাছে ম্যাজিকের মতো। স্নায়ুর নেটওয়ার্ক শিখতে কোথায়?
1
যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কিছু বিমূর্ত জায়গায় কেবলমাত্র একটি বহুমাত্রিক পৃষ্ঠ যা স্থানীয় চূড়ান্ত সম্ভাব্য পছন্দগুলিতে নিয়ে যায়। নিউরাল নেটওয়ার্ক শেখানো কেবল এই বিমূর্ত পৃষ্ঠটিকে তার কাজটিতে সামঞ্জস্য করছে। এটা আমার নুবিশ বোঝা।
আপনার প্রশ্নের জন্য উত্সর্গীকৃত কোর্সে একটি দুর্দান্ত ফ্রি কোর্স রয়েছে (বর্তমানে)। coursera.org/course/neuralnets
—
pat
কোর্সেরা এনএন ক্লাসটি দেখে মনে হচ্ছে এটি উন্নত হবে, পরিচিতির মতো এত ভাল নয়। অ্যান্ড্রু এনগের আরও কিছু মৃদু পরিচয় রয়েছে যা আপনি ইউটিউবে উদাহরণস্বরূপ খুঁজে পেতে পারেন।
—
ডগলাস জারে
আসলে, কোর্সেরা কোর্সটি উন্নত হয় তবে এটি অবশ্যই তৈরি হয় এবং ওপির প্রশ্নের উত্তরটি বেশ ভালভাবেই দেয়। অঙ্ক স্বীকৃতিতেও এর প্রচুর উদাহরণ রয়েছে।
—
ক্রিস এ।
