প্রশ্ন ট্যাগ «conv-neural-network»

এর Tensorflow বাস্তবায়ন ResNet , আমি মনে করি তারা ভ্যারিয়েন্স স্কেলিং সূচনাকারী ব্যবহার করেন, আমিও জেভিয়ার এটি সূচনাকারী জনপ্রিয় এটি। আমার এ সম্পর্কে খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, যা অনুশীলনে আরও ভাল?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

আমি ঘুমের পর্যায়ে শ্রেণিবিন্যাসে কাজ করছি। আমি এই বিষয়টি নিয়ে কিছু গবেষণা নিবন্ধ পড়েছি তাদের মধ্যে অনেকে এসভিএম বা এনসেম্বল পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন। এক-মাত্রিক EEG সিগন্যালকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা কি ভাল ধারণা? আমি এই ধরণের কাজে নতুন। আমাকে কিছু ভুল জিজ্ঞাসা করলে ক্ষমা করবেন?

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing 

আমি কনভোলশনাল এবং পুলিং স্তরগুলি বুঝতে পারি, তবে সিএনএন-তে সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরের কারণটি দেখতে পাচ্ছি না। কেন আগের স্তরটি আউটপুট স্তরের সাথে সরাসরি সংযুক্ত হয় না?

19 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

অ্যালেক্সনেট আর্কিটেকচারে ছবিতে প্রদর্শিত শূন্য-প্যাডিংস ব্যবহার করা হয়েছে: তবে কেন এই প্যাডিংটি চালু করা হয়েছে তা কাগজে কোনও ব্যাখ্যা নেই। স্ট্যান্ডফোর্ড সিএস 231n কোর্স শিখায় আমরা স্থানিক আকার সংরক্ষণের জন্য প্যাডিং ব্যবহার করি: আমি ভাবছি আমাদের একা প্যাডিংয়ের প্রয়োজন কি? মানে, যদি আমার স্থানিক আকার সংরক্ষণের প্রয়োজন না হয় আমি …

19 conv-neural-network  convolution 

'ট্রান্সফার লার্নিং' এবং 'ডোমেন অ্যাডাপ্টেশন' এর মধ্যে কি কোনও পার্থক্য রয়েছে? আমি প্রসঙ্গটি সম্পর্কে জানি না, তবে আমার বোধগম্যতা হ'ল আমাদের কিছু ডেটাसेट 1 রয়েছে এবং এটিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, তার পরে আমাদের আরও একটি ডেটাसेट 2 রয়েছে যার জন্য আমরা স্ক্র্যাচ থেকে পুনরায় প্রশিক্ষণ না নিয়েই আমাদের মডেলটি খাপ …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

আমি কেরাস কনভলিউশন ডক্সের মধ্য দিয়ে যাচ্ছিলাম এবং আমি দুটি ধরণের কনভলিউশন কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি পেয়েছি। আমি কিছু ওয়েব অনুসন্ধান করেছি এবং এটি আমি কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি সম্পর্কে বুঝতে পারি; কনভ 1 ডি সিক্যুয়েন্স এবং কনভ 2 ডি চিত্রগুলির জন্য ব্যবহার করা …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

বেশিরভাগ সাধারণ কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে আউটপুট বৈশিষ্ট্যের মাত্রা কমাতে পুলিং স্তর থাকে yers কেন আমি সমঝোতার স্তরটির প্রসারকে বাড়িয়ে একই জিনিস অর্জন করতে পারি না? পুলিং স্তরটি কী প্রয়োজনীয় করে তোলে?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

আমার কাছে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমাকে সিএনএন সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছে। 1) সিএনএন ব্যবহার করে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি কী স্কেল এবং আবর্তন আক্রমণকারী? 2) আমরা আমাদের ডেটা দিয়ে বোঝাতে কার্নেলগুলি ইতিমধ্যে সাহিত্যে সংজ্ঞায়িত করেছি? এই কার্নেলগুলি কি ধরণের? এটি প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন জন্য পৃথক?

18 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ চলাকালীন আমি পরীক্ষার / প্রশিক্ষণের ত্রুটির প্লটগুলি হঠাৎ কয়েকবার কিছু সময় নেমে এসেছি এবং আমি আশ্চর্য হয়েছি যে কী কারণে এই পারফরম্যান্স লাফিয়ে উঠেছে: এই চিত্রটি কাইমিং হি গিথুব থেকে নেওয়া হয়েছে, তবে একই রকম প্লটগুলি অনেকগুলি কাগজপত্রে প্রদর্শিত হয়।

18 conv-neural-network 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখার সময় আমার নীচের চিত্রটি সম্পর্কে প্রশ্ন রয়েছে। 1) স্তর 1 এর সি 1 এর 6 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র রয়েছে, এর অর্থ কী ছয়টি সমাবর্তনীয় কার্নেল রয়েছে? প্রতিটি কনভোলজিনাল কার্নেল ইনপুট ভিত্তিক বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 2) লেয়ার 2 এ এস 1 এর 6 বৈশিষ্ট্য …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

কম্পিউটার ভিশনে তাদের প্রয়োগগুলির কারণে আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) অধ্যয়ন করছি। আমি ইতিমধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ফিড-ফেওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে পরিচিত, তাই আমি আশা করছি যে এখানে কিছু লোক আমাকে সিএনএন বোঝার জন্য অতিরিক্ত পদক্ষেপ নিতে সহায়তা করতে পারে। সিএনএন সম্পর্কে আমি যা মনে করি তা এখানে: Traditionalতিহ্যবাহী ফিড-ফেওয়ার্ড এনএনগুলিতে, আমাদের …

16 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  convolution 

একটি কনভ্যুশন লেয়ারে ফিল্টারগুলির সংখ্যাটি কী বোঝায়? এই সংখ্যাটি কীভাবে স্থাপত্যের কার্য সম্পাদন বা গুণমানকে প্রভাবিত করে? আমি বলতে চাই যে আমাদের কি সর্বদা উচ্চ সংখ্যক ফিল্টার বেছে নেওয়া উচিত? এগুলি কি ভাল? এবং লোকেরা বিভিন্ন স্তরের জন্য ফিল্টারগুলির বিবিধ সংখ্যাকে কীভাবে বরাদ্দ করে? আমি এই প্রশ্নটির দিকে তাকাতে চাইছি: …

16 deep-learning  conv-neural-network 

যদি আমার কাছে কনভোলসনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) থাকে, যার প্রায় 1,000,000 প্যারামিটার রয়েছে, তবে কত প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন (ধরুন আমি স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত করছি)? থাম্বের কোনও নিয়ম আছে? অতিরিক্ত নোট: আমি যখন স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত (উদাহরণস্বরূপ, 1 পুনরাবৃত্তির জন্য 64 প্যাচগুলি) সম্পাদনা করি, তখন, 10000 পুনরাবৃত্তির পরে, শ্রেণিবদ্ধের যথার্থতা মোটামুটি …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি একটি অপটিকাল চরিত্র স্বীকৃতি (ওসিআর) প্রকল্প করতে চাইছি। কিছু গবেষণা করার পরে আমি এমন একটি স্থাপত্য জুড়ে এসেছি যা আকর্ষণীয় বলে মনে হচ্ছে: সিএনএন + আরএনএন + সিটিসি। আমি কনভলিউটেড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (আরএনএন) এর সাথে পরিচিত, তবে সংযোগবাদী টেম্পোরাল ক্লাসিফিকেশন (সিটিসি) কী? আমি সাধারণ …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

আমি ডিপ লার্নিংয়ের জন্য অ্যাডাম অপ্টিমাইজার সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং নীচের বাক্যটি পেরিয়েছিলাম ডিগ্র লার্নিং বাই বেগনিও, গুডফেলো এবং কোর্টভিলে-র নীচে: আদম প্রথম অর্ডার মুহুর্তের (গতিবেগের মেয়াদ) এবং (নিরীক্ষিত) দ্বিতীয়-ক্রমের মুহুর্তগুলির অনুমানের সংশোধন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য উত্সে তাদের সূচনা হিসাবে বিবেচনা করে। দেখে মনে হচ্ছে যে এই পক্ষপাত সংশোধন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam