প্রশ্ন ট্যাগ «autoencoders»

সম্প্রতি আমি গভীর শিক্ষার বিষয়ে পড়ছি এবং শর্তাদি (বা প্রযুক্তি বলতে) সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। পার্থক্য কি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) এবং স্বয়ং-এনকোডার?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

ভেরিয়েশনাল অটোনকোডার্স (ভিএই) এর পুনঃনির্মাণ কৌশলটি কীভাবে কাজ করে? অন্তর্নিহিত গণিতকে সরল না করে কি কোনও স্বজ্ঞাত এবং সহজ ব্যাখ্যা রয়েছে? এবং কেন আমাদের 'কৌশল' দরকার?

57 mathematical-statistics  autoencoders  variational-bayes  generative-models 

পিসিএ এবং অটোরকোডার উভয়ই ডিমেনশন হ্রাস করতে পারে, তবে তাদের মধ্যে পার্থক্য কী? কোন পরিস্থিতিতে আমার একে অপরের ব্যবহার করা উচিত?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

স্পার্স কোডিং ইনপুট ভেক্টরগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য ভিত্তি ভেক্টরগুলির একটি ওভার-সম্পূর্ণ সেট শেখার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (<- আমরা এটি কেন চাই)। স্পার কোডিং এবং অটেনকোডার এর মধ্যে পার্থক্য কী? আমরা কখন স্পার্স কোডিং এবং অটোরকোডার ব্যবহার করব?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

গভীর সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত কোনও সাহিত্যিক কি কেউ দেখেছেন? আমি কেবল অটেনকোডার বা সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনগুলিতে অপ্রচারিত প্রাক-প্রশিক্ষণ দেখেছি।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ডেটার ডাইমেনশনালিটি হ্রাস করতে হিন্টন এবং সালখুতদিনভ , বিজ্ঞান 2006 একটি গভীর অটোরকোডার ব্যবহারের মাধ্যমে একটি অ-লিনিয়ার পিসিএ প্রস্তাব করেছিল। আমি বেশ কয়েকবার টেনসরফ্লো দিয়ে একটি পিসিএ অটোরকোডার তৈরি এবং প্রশিক্ষণের চেষ্টা করেছি তবে আমি লিনিয়ার পিসিএর চেয়ে ভাল ফলাফল কখনই অর্জন করতে পারিনি। আমি কীভাবে একটি …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

আমি একটি ভিএই এর প্রায় সকল কোড উদাহরণ দেখেছি, ক্ষতির ফাংশনগুলি নীচের হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (এটি টেনসরফ্লো কোড, তবে আমি থিয়ানো, টর্চ ইত্যাদির জন্যও একই রকম দেখেছি এটিও একটি কনফেটের জন্য, তবে এটি খুব প্রাসঙ্গিকও নয়) , অঙ্কগুলি কী পরিমাণে নেওয়া হবে তা কেবলমাত্র প্রভাবিত করে: # latent space …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

অনুযায়ী এই এবং এই উত্তর, autoencoders একটি কৌশল মাত্রা কমানোর জন্য স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বলে মনে হচ্ছে। আমি অতিরিক্তভাবে জানতে চাই যে একটি ভেরিয়েশনাল অটেনকোডার (এটি একটি "traditionalতিহ্যবাহী" অটোরকোডারগুলির চেয়ে মূল পার্থক্য / সুবিধাগুলি) এবং এই অ্যালগোরিদমগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা শেখার প্রধান কাজগুলি কী।

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

এই দুটি হিসাবে আমার 50,000 চিত্র রয়েছে: তারা ডেটা গ্রাফ চিত্রিত। আমি এই চিত্রগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে চেয়েছিলাম তাই আমি থায়ানো (ডিপলাইরনিং ডটকম) দ্বারা সরবরাহিত অটোরকোডার কোডটি ব্যবহার করেছি। সমস্যাটি হ'ল, এই অটোইনকোডারগুলি কোনও বৈশিষ্ট্য শিখতে পারে বলে মনে হয় না। আমি আরবিএম চেষ্টা করেছি এবং এটি একই রকম। …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

সুতরাং আমি কনভ্যুশনাল নেট ব্যবহার করে মানুষের চিত্রগুলিতে প্রাকট্রেনিং করার চেষ্টা করছি। আমি কাগজপত্রগুলি ( পেপার 1 এবং পেপার 2 ) এবং এই স্ট্যাকওভারফ্লো লিঙ্কটি পড়েছি, তবে আমি নিশ্চিত না যে আমি নেটগুলির কাঠামো বুঝতে পেরেছি (এটি কাগজগুলিতে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয়নি)। প্রশ্নাবলী: আমি আমার ইনপুটটি শোনার স্তরটির পরে একটি কনিভ …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

আমি কিছুটা অটোএনকডার ব্যবহার করছি এবং টেনসরফ্লো দিয়ে আমি এমন একটি মডেল তৈরি করেছি যা এমএনআইএসটি ডেটাসেটটি পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে। আমার নেটওয়ার্কটি খুব সহজ: এক্স, ই 1, ই 2, ডি 1, ওয়াই, যেখানে ই 1 এবং ই 2 স্তরগুলি এনকোডিং করছে, ডি 2 এবং ওয়াই স্তরগুলি ডিকোডিং করছে (এবং …

21 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

আমি ভেরিয়েশনাল অটোরকোডার এবং নরমাল (ডিটারমিনিস্টিক) অটোইনকোডার এবং তাদের পিছনে গণিতের বুনিয়াদি কাঠামো বুঝতে পারি, তবে কখন এবং কেন আমি এক ধরণের অটোরকোডারটিকে অন্যটির থেকে পছন্দ করব? আমি যা ভাবতে পারি তা হ'ল ভেরিয়েশনাল অটোইনকোডারের সুপ্ত ভেরিয়েবলের পূর্ব বিতরণ আমাদের সুপ্ত ভেরিয়েবলের নমুনা তৈরি করতে দেয় এবং তারপরে নতুন চিত্রটি …

20 deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

সম্প্রতি, আমি অটোনকোডারগুলি নিয়ে পড়াশোনা করেছি। যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে একটি স্বয়ংক্রিয়কোডার হ'ল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যেখানে ইনপুট স্তর আউটপুট স্তরের অনুরূপ। সুতরাং, নিউরাল নেটওয়ার্কটি ইনপুটটিকে সোনার মান হিসাবে ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করে। এই মডেলটির দরকারীতা কী? কিছু আউটপুট উপাদান পুনর্নির্মাণের চেষ্টা করার ফলে কী কী …

17 neural-networks  autoencoders 

আমি কার্ল ডোরস্চের ভেরিয়েশনাল অটোনকোডার্সের এই টিউটোরিয়ালটি অধ্যয়ন করছি । দ্বিতীয় পৃষ্ঠায় এটি উল্লেখ করেছে: এই জাতীয় ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে অন্যতম জনপ্রিয় হ'ল ভেরিয়াল অটোইনকোডার [1, 3], এই টিউটোরিয়ালটির বিষয়। এই মডেলটির অনুমানগুলি দুর্বল, এবং ব্যাকপ্রেগেশন দ্বারা প্রশিক্ষণ দ্রুত fast ভিএইগুলি প্রায় অনুমান করে তবে এই আনুমানিক মাধ্যমে প্রবর্তিত ত্রুটিটি উচ্চ …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

ধরা যাক আমি 2-স্তরযুক্ত স্ট্যাকড অটোরকোডার এবং 2-স্তরগুলির নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য একটি অ্যালগরিদম লিখছি। তারা কি একই জিনিস বা পার্থক্য? আমি যা বুঝতে পারি তা হ'ল আমি যখন একটি স্ট্যাকড অটোরকোডার তৈরি করি তখন আমি স্তর দ্বারা স্তর তৈরি করতাম। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, আমি নেটওয়ার্কের সমস্ত পরামিতিগুলিকে আরম্ভ করব …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders