প্রশ্ন ট্যাগ «convolution»

আমি বর্তমানে উদাসিটি গভীর শিখার টিউটোরিয়াল করছি। পাঠ 3 এ তারা 1x1 সমাবর্তন সম্পর্কে কথা বলে। এই 1x1 কনভোলশনটি গুগল ইনসেপশন মডিউলটিতে ব্যবহৃত হয়। 1x1 সমঝোতা কী তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি ইয়ান লেকুনের এই পোস্টটিও দেখেছি। কেউ দয়া করে আমাকে এই ব্যাখ্যা করতে পারেন?

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

আমি খুঁজে পেয়েছি যে ইমেজেনেট এবং অন্যান্য বৃহত সিএনএন স্থানীয় প্রতিক্রিয়া সাধারণকরণ স্তরগুলি ব্যবহার করে। যাইহোক, আমি তাদের সম্পর্কে এত তথ্য খুঁজে পাই না। এগুলি কতটা গুরুত্বপূর্ণ এবং কখন তাদের ব্যবহার করা উচিত? Http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers থেকে : "স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণ স্তরটি স্থানীয় ইনপুট অঞ্চলগুলিকে স্বাভাবিক করে এক ধরণের" পার্শ্বীয় বাধা "সম্পাদন …

41 deep-learning  convolution  conv-neural-network 

আমার কাছে কম্পিউটার ভিশন ব্যাকগ্রাউন্ড নেই, তবুও যখন আমি কিছু চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কিত নিবন্ধ এবং কাগজপত্র পড়ি, তখন আমি নিয়মিত শব্দটির মুখোমুখি translation invariance, বা translation invariant। বা আমি কনভলিউশন অপারেশন সরবরাহ করে যে অনেক পড়েছি translation invariance? !! এটার মানে কি? আমি নিজেই এটি সর্বদা …

38 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

দীর্ঘ সময়ের জন্য বুঝলাম না কেন দুই র্যান্ডম ভেরিয়েবল "সমষ্টি" হয় তাদের সংবর্তন , যেহেতু মিশ্রণ ঘনত্ব ফাংশন সমষ্টি f(x)f(x)f(x) এবং g(x)g(x)g(x) হয় pf(x)+(1−p)g(x)pf(x)+(1−p)g(x)p\,f(x)+(1-p)g(x); পাটিগণিত যোগফল এবং না তাদের সমঝোতা। "দুটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের যোগফল" এর সঠিক বাক্যটি গুগলে ১৪ 14,০০০ বার প্রদর্শিত হয়েছে এবং নিম্নরূপে উপবৃত্তাকার। যদি কোনও আরভিটিকে একটি …

33 pdf  terminology  cdf  mixture  convolution 

[এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লোতেও উত্থাপিত হয়েছিল ] সংক্ষেপে প্রশ্ন আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং আমি বিশ্বাস করি যে এই নেটওয়ার্কগুলি প্রতিটি ইনপুট নিউরন (পিক্সেল / পরামিতি) সমতুল্য আচরণ করে না। কল্পনা করুন আমাদের কাছে একটি গভীর নেটওয়ার্ক রয়েছে (অনেকগুলি স্তর) যা কিছু ইনপুট চিত্রে কনভোলশন প্রয়োগ করে। চিত্রের …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি কার্নেলের ঘনত্বের অনুমান সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার চেষ্টা করছি। উইকিপিডিয়া থেকে সংজ্ঞাটি ব্যবহার করে: https://en.wikedia.org/wiki/Kernel_density_estimission#Difinition চজ^( এক্স ) = 1এনΣএনi = 1কেজ( এক্স - এক্স)আমি)= 1এন এইচΣএনi = 1কে( এক্স - এক্স)আমিজ)চজ^(এক্স)=1এনΣআমি=1এনকেজ(এক্স-এক্সআমি)=1এনজΣআমি=1এনকে(এক্স-এক্সআমিজ) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n K_h (x - x_i) \quad = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^n K\Big(\frac{x-x_i}{h}\Big) আসুন একটি আয়তক্ষেত্রাকারী ফাংশন হিসাবে …

25 r  kernel-smoothing  convolution 

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 

(মূলত এমএসইতে পোস্ট করা)) আমি শাস্ত্রীয় কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের সম্ভাব্যতা ঘনত্বের জায়গাতে "আকর্ষক" হিসাবে সাধারণ বিতরণ (বা কোনও স্থিতিশীল বিতরণগুলির) সম্পর্কে কথা বলে অনেকগুলি হিউরিস্টিক আলোচনা দেখেছি। উদাহরণস্বরূপ, উইকিপিডিয়াতে চিকিত্সার শীর্ষে এই বাক্যগুলি বিবেচনা করুন : আরও সাধারণ ব্যবহারে, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি হ'ল সম্ভাবনা তত্ত্বের কোনও দুর্বল-রূপান্তর তত্ত্বের সেট। তারা …

16 probability  mathematical-statistics  convergence  central-limit-theorem  convolution 

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 

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 

তথ্য বিশ্লেষণ করার সময় নিম্নলিখিত সমস্যাটি সম্প্রতি উপস্থিত হয়েছিল। দৈব চলক X- একটি স্বাভাবিক বন্টন নিম্নরূপ এবং Y একটি অনুসরণ করে তাহলে χ2nχn2\chi^2_n (ডেপথ অফ ফিল্ড এন সঙ্গে) বন্টন, কেমন Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 বিতরণ? এখন অবধি আমি Y2Y2Y^2 : ψ 2 n ( x ) এর পিডিএফ নিয়ে …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

আমি গভীর শিক্ষার উপর যোশুয়া বেনজিওর বইটি পড়ছিলাম এবং এটি 224 পৃষ্ঠায় বলেছে: কনভ্যোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি কেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা তাদের ম্যাট্রিক্সের গুনের জায়গায় কমপক্ষে একটি স্তরগুলিতে কনভোলশন ব্যবহার করে। তবে, গাণিতিকভাবে সুনির্দিষ্ট অর্থে কীভাবে "কনভলিউশনের মাধ্যমে ম্যাট্রিক্স গুণকে প্রতিস্থাপন করা যায়" সে সম্পর্কে আমি 100% নিশ্চিত ছিলাম না। আমাকে কী …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

আমি পর্যবেক্ষণের সংখ্যা বৃদ্ধি করার সাথে সাথে কেন দুটি (বা আরও বেশি) লগনরমাল এলোমেলো ভেরিয়েবলের যোগফল লগনরমাল বিতরণে পৌঁছায় তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি অনলাইনে দেখেছি এবং এ সম্পর্কিত কোনও ফলাফল পাইনি। স্পষ্টতই যদি এবং স্বতন্ত্র লগনরমাল ভেরিয়েবল হয় তবে এক্সপোশন এবং গাউসিয়ান এলোমেলো ভেরিয়েবলের বৈশিষ্ট্য অনুসারে লগমনরমালও হয়। যাইহোক, …

11 distributions  lognormal  convolution  sum 

আমি যা শিখেছি তার উপর ভিত্তি করে, আমরা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী শিখতে একটি সিএনএন এর কনভ লেয়ারে একাধিক ফিল্টার ব্যবহার করি। কিন্তু যেহেতু এই ফিল্টারগুলি একইভাবে প্রয়োগ করা হয় (অর্থাত্ স্লাইডযুক্ত এবং ইনপুটগুলির অঞ্চলে বহুগুণ), তাই তারা কি প্রশিক্ষণের সময় একই পরামিতিগুলি শিখবেন না? অতএব একাধিক ফিল্টার ব্যবহার অপ্রয়োজনীয় হবে?

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter