প্রশ্ন ট্যাগ «conv-neural-network»

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে (সিএনএন) প্রতিটি পদক্ষেপে ওজনের ম্যাট্রিক্স কনভলশনটি এগিয়ে যাওয়ার আগে কার্নেল ম্যাট্রিক্স পেতে তার সারি এবং কলামগুলি উল্টে যায়। এটি হুগো লোরোচেলের একটি সিরিজের ভিডিওতে এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে : লুকানো মানচিত্রের গণনা করা কার্নেল ম্যাট্রিক্স [...] ব্যবহার করে পূর্ববর্তী স্তর থেকে একটি চ্যানেলের সাথে একটি পৃথক সমঝোতা …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

আমি এমএনআইএসটি ডিজিটের স্বীকৃতি টাস্কের একটি শব্দ "পারমিটেশন ইনভেরেন্ট" সংস্করণ দেখেছি। এর মানে কী?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

কিছু টিউটোরিয়ালে আমি দেখতে পেলাম যে "জাভিয়ার" ওজন সূচনা (কাগজ: গভীর ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রশিক্ষণের অসুবিধা বোঝা ) স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির ওজন সূচনা করার একটি কার্যকর উপায়। সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরগুলির জন্য এই টিউটোরিয়ালে থাম্বের নিয়ম ছিল: ভীa r ( ডাব্লু) = 2এনi এন+ এনও তুমি টি,simpler alternative:Vএকটি আর (W) = 1এনi …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

সর্বজনীন আনুমানিক তত্ত্বটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি বিখ্যাত ফলাফল, মূলত উল্লেখ করে যে কিছু অনুমানের অধীনে, কোনও ফাংশন কোনও নির্ভুলতার মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা অভিন্নভাবে সমান হতে পারে। কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রযোজ্য এমন কিছু উপমা রয়েছে কি?

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

এখানে একটি কেরাস কোড নমুনা রয়েছে যা এটি ব্যবহার করে: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

13 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

গুগল ইনসেপশন মডেলের টপোলজি এখানে পাওয়া যাবে: গুগল ইনসেপশন নেটওয়ার্ক আমি লক্ষ্য করেছি যে এই মডেলটিতে 3 টি সফটম্যাক্স স্তর রয়েছে (# 154, # 152, # 145), এবং তাদের মধ্যে 2 এই মডেলটির প্রারম্ভিক এক ধরণের প্রস্থান। আমি যা জানি, সফটম্যাক্স স্তরটি চূড়ান্ত আউটপুট জন্য, তাই কেন এত কিছু আছে? …

13 deep-learning  conv-neural-network 

যখন আমরা সমস্ত অ্যাক্টিভেশন স্তরগুলির জন্য রিলু ব্যবহার করি তখন গভীর কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য নেতিবাচক ওজন (পর্যাপ্ত যুগের পরে) থাকা কি সম্ভব?

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

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 10 মাস আগে বন্ধ ছিল । আমি জানি যে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রচুর গ্রন্থাগার রয়েছে এবং ক্যাফে, থানো, টেনসরফ্লো, কেরাস, এর মতো গভীর …

13 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

"আপস্যাম্পলিং" এবং "ট্রান্সপোজ কনভ্যুশন" উভয় পদটি ব্যবহৃত হয় যখন আপনি "ডিকনভলিউশন" করছেন (<- ভাল শব্দ নয়, তবে আমাকে এটি এখানে ব্যবহার করতে দিন)। মূলত, আমি ভেবেছিলাম যে সেগুলি একই জিনিস, তবে আমার কাছে মনে হয় যে আমি এই নিবন্ধগুলি পড়ার পরে সেগুলি আলাদা। কেউ দয়া করে পরিষ্কার করতে পারেন? ট্রান্সপোজ …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution 

আমি চিত্র স্বীকৃতির জন্য ডিপ রেসিডুয়াল লার্নিং পত্রিকাটি পড়ছিলাম এবং আমার 100% নিশ্চিততা সহ বুঝতে সমস্যা হয়েছিল যে একটি রেসিডুয়াল ব্লকটি গণনামূলকভাবে আবশ্যক। তাদের কাগজ পড়া তাদের চিত্র 2: যা একটি রেসিডুয়াল ব্লক অনুমান করা যায় তা চিত্রিত করে। একটি অবশিষ্টাংশের ব্লকটির গণনা কি কেবল একইরকম: Y =σ( ডাব্লু2σ( ডাব্লু1x …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

সমঝোতার সাথে আরও গভীরতর পড়া আমি একটি ডিপথ কনক্যাট স্তর জুড়ে এসেছি , প্রস্তাবিত ইনসেপশন মডিউলগুলির একটি বিল্ডিং ব্লক , যা বিভিন্ন আকারের একাধিক টেনসারের আউটপুটকে একত্রিত করে। লেখকরা এটিকে "ফিল্টার কনক্যাটেনশন" বলে থাকেন। টর্চের জন্য একটি বাস্তবায়ন বলে মনে হচ্ছে , তবে আমি আসলে বুঝতে পারি না, এটি কী …

12 neural-networks  torch  conv-neural-network 

আমি স্ট্যানফোর্ডের সিএস 231 এন লেকচারের দিকে তাকিয়ে আছি এবং আমি সিএনএন আর্কিটেকচারের কয়েকটি বিষয় ঘিরে আমার মাথা গুটিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হল যদি কনভলিউশন ফিল্টার আকার এবং ধাপের মতো জিনিস বাছাই করার জন্য কিছু সাধারণ নির্দেশিকা থাকে বা এটি কি বিজ্ঞানের চেয়ে আরও …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি অবিচ্ছিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি, তবে আমি মনে করি এই প্রশ্নটি সাধারণভাবে মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রনগুলির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। আমার নেটওয়ার্কের আউটপুট নিউরনগুলি প্রতিটি শ্রেণীর সক্রিয়করণের প্রতিনিধিত্ব করে: সর্বাধিক সক্রিয় নিউরন একটি প্রদত্ত ইনপুটটির জন্য পূর্বাভাসীকৃত বর্গের সাথে মিল রাখে। প্রশিক্ষণের জন্য ক্রস-এনট্রপি ব্যয় বিবেচনা করার জন্য, আমি …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

আমি মুখ / নন-ফেস বাইনারি সনাক্তকরণ প্রশিক্ষণের জন্য গভীর শিক্ষার ব্যবহার করতে চাই, আমার কী ক্ষতি ব্যবহার করা উচিত, আমি মনে করি এটি সিগময়েডক্রস এন্ট্রোপিওলস বা কব্জি -ক্ষতি । এটি কি ঠিক, তবে আমিও ভাবছি যে আমার সফটম্যাক্স ব্যবহার করা উচিত তবে কেবল দুটি ক্লাস?

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

আমার উপলব্ধি থেকে, সিএনএন দুটি অংশ নিয়ে গঠিত। প্রথম অংশ (রূপান্তর / পুল স্তর) যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং দ্বিতীয় অংশ (এফসি স্তর) যা বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে শ্রেণিবিন্যাস করে। যেহেতু পুরোপুরি সংযুক্ত নিউরাল নেটগুলি সর্বোত্তম শ্রেণিবদ্ধকারী নয় (যেমন তারা বেশিরভাগ সময় এসভিএম এবং আরএফ দ্বারা ছাপিয়ে যায়), তাই কোনও এসভিএম বা আরএফ …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network