প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

ইয়ান গুডফেলির বই ডিপ লার্নিংয়ে আমি এমন কিছু পড়লাম । নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে, "L2 প্যারামিটার আদর্শ শাস্তি সাধারণত ওজন ক্ষয় হিসাবে পরিচিত This স্পেসে "তবে শূন্যের দিকে মডেল পরামিতিগুলিকে নিয়মিত করা আরও বেশি সাধারণ। (ডিপ লার্নিং, গুডফেলো ইত্যাদি) আমি উৎসুক. আমি বুঝতে পারি যে কেবলমাত্র আমাদের ব্যয় কার্যক্রমে একটি নিয়মিত …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

সম্প্রতি, আমরা রেসিডুয়াল নিউরাল নেট এর উত্থান দেখেছি, যার মধ্যে প্রতিটি স্তরের একটি কম্পিউটেশনাল মডিউল এবং একটি শর্টকাট সংযোগ থাকে যা স্তরের ইনপুট যেমন স্তরটির আউটপুট প্রদর্শন করে: নেটওয়ার্কটি অবশিষ্টাংশের বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশনের অনুমতি দেয় এবং শিল্পের পারফরম্যান্সের গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটির প্রতি আরও হওয়ার পাশাপাশি গভীর গভীরতার জন্য অনুমতি দেয়।y i + …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

ওয়ার্ড 2 ভেক অ্যালগরিদমের স্কিপ-গ্রাম মডেলটি বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। অবিচ্ছিন্ন ব্যাগ-অফ-শব্দের মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসঙ্গের শব্দগুলি কীভাবে "ফিট" হতে পারে তা সহজেই দেখা যায়, যেহেতু আপনি ইনপুট ম্যাট্রিক্স ডাব্লু দিয়ে এক-হট এনকোডিং উপস্থাপনাগুলির প্রতিটি গুন করার পরে মূলত এগুলি গড় করেন since তবে, স্কিপ-গ্রামের ক্ষেত্রে, আপনি কেবল ইনপুট ম্যাট্রিক্সের …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

মনে করুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা সংখ্যার ভেক্টরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল দেয়। আমার প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রচুর সংখ্যক ইনপুট-আউটপুট জোড়া থাকে। যাইহোক, যখন আমি কিছু নতুন ডেটা পরীক্ষা করতে আসি, তখন এই ডেটাটি সাধারণত আংশিকভাবে সম্পূর্ণ হয়। উদাহরণস্বরূপ যদি ইনপুট ভেক্টরটি …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

প্রদত্ত স্তরের অ্যাক্টিভেশন মানচিত্রগুলি কীভাবে সেই স্তরের ফিল্টারগুলির সাথে সংযুক্ত থাকে? আমি কীভাবে ফিল্টার এবং অ্যাক্টিভেশন মানচিত্রের মধ্যে একটি সমঝোতা অপারেশন করব তা জিজ্ঞাসা করছি না, আমি এই দুটি সংযোগের প্রকারের বিষয়ে জিজ্ঞাসা করছি। উদাহরণস্বরূপ, বলুন আপনি সম্পূর্ণ সংযোগ করতে চেয়েছিলেন। আপনার প্রদত্ত স্তরে ফিল্টার সংখ্যা এবং অ্যাক্টিভেশন মানচিত্রের সংখ্যা …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সহ একটি অটোরকোডার কার্যকর করার সময়, বেশিরভাগ লোকেরা অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে সিগময়েড ব্যবহার করবেন। আমরা কি এর পরিবর্তে রিলু ব্যবহার করতে পারি? (যেহেতু আরএলইউর উপরের বাউন্ডের কোনও সীমা নেই, মূলত ইনপুট চিত্রটি সিগময়েড ব্যবহারের সময় অটোরকোডারের সীমাবদ্ধ মানদণ্ডের বিপরীতে পিক্সেল 1 এর চেয়ে বড় হতে পারে)।

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

আমি একটি চমত্কার জনপ্রিয় কাগজ " এক্সপ্ল্লেইং অ্যান্ড হার্নেসিং অ্যাডভারসারিয়াল উদাহরণ " প্রয়োগ করছিলাম এবং কাগজে, এটি একটি প্রতিকূল উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন প্রশিক্ষণ দেয় জ '' (θ) = αজে (θ) + (1 - α) জ '(θ)। এটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে আচরণ করে। 0.1 0.1, 0.2, 0.3, ইত্যাদি হতে পারে etc. এই নির্দিষ্ট …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

ডিপ জেনারেটাল মডেলগুলির জন্য অটো-এনকোডিং ভেরিয়াল বেইস এবং স্টোকাস্টিক ব্যাকপ্রোপেশনের মধ্যে পার্থক্য কী ? উভয় পদ্ধতিতে অনুমান একই ফলাফল হতে পারে? আমি উভয় পদ্ধতির মধ্যে স্পষ্ট তুলনা সম্পর্কে অবগত নই, যদিও উভয় লেখকের গ্রুপ একে অপরকে উদ্ধৃত করে।

10 deep-learning  inference  latent-variable  variational-bayes  sgd 

আমি চ ২০১৪ কাগজের মাধ্যমে কাজ করছি যা সেক 2 সেক মডেলিংয়ের জন্য এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার চালু করেছিল। কাগজ, তারা (অথবা এটা নেতিবাচক-লগ-সম্ভাবনা) এর জন্য ইনপুট হ্রাস ফাংশন হিসাবে আউটপুট প্রদত্ত ইনপুট সম্ভাবনা ব্যবহার বলে মনে হচ্ছে দৈর্ঘ্যের এম এবং আউটপুট দৈর্ঘ্যের :এক্সএক্সxএমএমMএনYYyএনএনN পি( y)1, … , Yএন| এক্স1, … , …

10 deep-learning  loss-functions  rnn 

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে পার্থক্যের দিক থেকে, আমরা বেশ কয়েকটি আইটেমের তালিকা করতে পারি, যেমন আরও স্তর অন্তর্ভুক্ত করা হয়, বিশাল ডেটা সেট করা যায়, প্রশিক্ষণকে জটিল মডেলটিকে সম্ভব করার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটার হার্ডওয়্যার এগুলি ছাড়াও, এনএন এবং ডিএল এর মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা রয়েছে?

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

নিউরাল নেটওয়ার্কের গভীরতা এবং শেখার হারের মধ্যে কোনও থাম্বের কোনও নিয়ম আছে? আমি লক্ষ্য করছি যে নেটওয়ার্কটি যত গভীর, তত শিক্ষার হার কম হবে। যদি এটি সঠিক হয় তবে তা কেন?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

নির্দিষ্ট স্টাইলে ছবি আঁকতে কি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব? (সুতরাং এটি একটি চিত্র নেয় এবং এটি এমন স্টাইলে পুনরায় আঁকেন যার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল)) এই জাতীয় কোনও জিনিসের জন্য কি কোনও অনুমোদিত প্রযুক্তি রয়েছে? আমি ডিপআর্ট অ্যালগরিদম সম্পর্কে জানি। নির্দিষ্ট চিত্রের সাথে প্রধান চিত্রটি পূরণ করা ভাল (উদাহরণস্বরূপ, …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

যখন কোনও আরএনএন বা সিএনএন প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিং সম্পাদন করতে চান? আমি বিশেষ করে পরবর্তীকালে আগ্রহী। ক্লিপিংয়ের জন্য ভাল শুরু করার মানটি কী হবে? (এটি অবশ্যই টিউন করা যেতে পারে)

10 deep-learning 

কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর সাথে কম্পিউটার ভিশন টাস্ক যেমন অবজেক্ট শ্রেণিবদ্ধকরণ, নেটওয়ার্ক একটি আকর্ষণীয় কর্মক্ষমতা সরবরাহ করে। তবে কনভ্যুশনাল স্তরগুলিতে কীভাবে পরামিতিগুলি সেট আপ করবেন তা আমি নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রেস্কেল ইমেজ ( 480x480), প্রথম বিবর্তনকারী স্তরটি কনভোলসনাল অপারেটর ব্যবহার করতে পারে 11x11x10, যেখানে 10 নম্বর মানে কনভ্যুশনাল …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision 

সাম্প্রতিক ওয়েভনেট গবেষণাপত্রে, লেখকরা তাদের মডেলটিকে প্রসারিত কনভোলিউশনের স্তরগুলি সজ্জিত হিসাবে উল্লেখ করেছেন। তারা 'নিয়মিত' কনভোলিউশন এবং প্রসারিত সমঝোতার মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করে নীচের চার্টগুলিও উত্পাদন করে। নিয়মিত কনভোলিউশনগুলি দেখে মনে হচ্ছে এটি 2 টির ফিল্টার আকার এবং 1 টির প্রসারযুক্ত একটি সমাবর্তন, 4 টি স্তরগুলির জন্য পুনরাবৃত্তি। এরপরে তারা …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow