প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

দ্রুত আরসিএনএন পেপারে নোঙ্গর করার কথা বললে, "রেফারেন্স বাক্সগুলির পিরামিড" ব্যবহার করে তারা কী বোঝায় এবং এটি কীভাবে হয়? এর অর্থ কি এই যে ডাব্লু * এইচ * কে অ্যাঙ্কর পয়েন্টের প্রতিটিটিতে একটি বাউন্ডিং বক্স তৈরি করা হয়েছে? যেখানে ডাব্লু = প্রস্থ, এইচ = উচ্চতা এবং কে = দিক অনুপাতের …

10 deep-learning  computer-vision 

আমি এসভিএম সম্পর্কে পড়েছি এবং শিখেছি যে তারা একটি অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধান করছে এবং সর্বাধিক মার্জিন ধারণাটি খুব যুক্তিসঙ্গত ছিল। এখন, কার্নেলগুলি ব্যবহার করে তারা এমনকি অ-রৈখিক বিভাজন সীমানাও খুঁজে পেতে পারে যা দুর্দান্ত ছিল। এখনও অবধি, আমার কী ধারণা নেই যে এসভিএম (একটি বিশেষ কার্নেল মেশিন) এবং কার্নেল মেশিনগুলি …

10 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  kernel-trick 

ভারসাম্যহীন ঘটনার কোনও ইভেন্ট সনাক্ত করতে আমি দ্বি নির্দেশমূলক আরএনএন ব্যবহার করি। Theণাত্মক শ্রেণীর চেয়ে ধনাত্মক শ্রেণি প্রায় 100 গুণ কম is কোনও নিয়মিতকরণ ব্যবহার না করা অবস্থায় আমি ট্রেনের সেটটিতে 100% এবং বৈধতা সেটটিতে 30% নির্ভুলতা পেতে পারি। আমি l2 নিয়মিতকরণ চালু করি এবং ফলাফলটি দীর্ঘতর শেখার পরিবর্তে ট্রেনের …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn 

বলুন আমার কাছে কিছু গভীর শেখার মডেল আর্কিটেকচার রয়েছে, পাশাপাশি একটি নির্বাচিত মিনি-ব্যাচের আকার রয়েছে। এই মডেলটির প্রশিক্ষণের জন্য আমি কীভাবে এই প্রত্যাশিত মেমরির প্রয়োজনীয়তাগুলি থেকে উত্সর্গ করতে পারি? উদাহরণস্বরূপ, মাত্রা 1000 এর ইনপুট সহ একটি (অ-পুনরাবৃত্ত) মডেলটি বিবেচনা করুন, মাত্রা 100 এর 4 টি সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত লুকানো স্তর এবং …

10 deep-learning 

আমি গভীর শিখন (বিশেষত সিএনএন) সম্পর্কে শিখছি, এবং কীভাবে অতিরিক্ত চাপ দেওয়া রোধ করতে সাধারণত এটির প্রচুর ডেটা প্রয়োজন। যাইহোক, আমাকে আরও বলা হয়েছে যে কোনও মডেলের উচ্চতর ক্ষমতা / আরও বেশি পরামিতি, ওভারফিটিং প্রতিরোধের জন্য আরও বেশি ডেটা প্রয়োজন। অতএব, আমার প্রশ্নটি হল: আপনি কেন কেবল গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে …

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

বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ কার্যে আমার ভারসাম্যহীন ডেটাসেট রয়েছে, যেখানে ইতিবাচক পরিমাণ বনাম নেতিবাচক পরিমাণ 0.3% বনাম 99.7% is ধনাত্মক এবং নেতিবাচক মধ্যে ব্যবধান বিশাল। আমি যখন সিএনএনকে এমএনআইএসটি সমস্যায় ব্যবহৃত কাঠামো দিয়ে প্রশিক্ষণ দিই, পরীক্ষার ফলাফলটি উচ্চ ফলস নেতিবাচক হার দেখায়। এছাড়াও, প্রশিক্ষণ ত্রুটির বক্ররেখা শুরুতে কয়েক যুগের মধ্যে দ্রুত নেমে …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

আকারে কোনও ফাংশনের কোনও মানক নাম রয়েছে? যেমন একটি লিনিয়ার ফাংশন।ex/(1+ex)ex/(1+ex)e^x/(1+e^x)y=a+bxy=a+bxy = a + bx

9 logistic  neural-networks  deep-learning  terminology 

আমি সম্প্রতি এরিক জে মা এর এই আলোচনাটি দেখেছি এবং তার ব্লগের এন্ট্রি পরীক্ষা করেছি , যেখানে তিনি র‌্যাডফোর্ড নীলের উদ্ধৃতি দিয়েছিলেন যে বায়েশিয়ান মডেলগুলি বেশি মানায় না (তবে তারা তুলনামূলকভাবে পারে ) এবং সেগুলি ব্যবহার করার সময় আমাদের সেগুলি বৈধ করার জন্য পরীক্ষার সেটগুলির প্রয়োজন হয় না (কারণ আমার …

9 machine-learning  bayesian  cross-validation  deep-learning 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেল থেকে আপনি কীভাবে বেঁচে থাকার কার্ভটিকে ব্যাখ্যা করবেন? এই খেলনা উদাহরণে, ধরুন আমাদের কাছে ডেটা ageপরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি কক্স আনুপাতিক বিপত্তি মডেল রয়েছে kidneyএবং বেঁচে থাকার বক্ররেখা উত্পন্ন করছে। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() উদাহরণস্বরূপ, সময়ে , কোন বিবৃতিটি সত্য? নাকি দুটোই …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

আমি রিগ্রেশন-এর জন্য একটি সাধারণ কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি, যেখানে কাজটি কোনও চিত্রের একটি বাক্সের (x, y) অবস্থানের পূর্বাভাস দেওয়া, যেমন: নেটওয়ার্কের আউটপুটটিতে দুটি নোড রয়েছে, একটি এক্স এর জন্য এবং একটি y এর জন্য। নেটওয়ার্কের বাকি অংশগুলি একটি স্ট্যান্ডার্ড কনভুলেশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক। ক্ষতিটি বাক্সের পূর্বাভাসিত অবস্থান এবং স্থল …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

আমি গভীর মডেল ব্যবহার করে প্রতিটি ইনপুট বৈশিষ্ট্যের গুরুত্ব গণনা করতে চাই। তবে আমি গভীর শিখন - গভীর বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পর্কে একটি মাত্র কাগজ পেয়েছি । এগুলি প্রথম লুকানো স্তরের আগে সরাসরি প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের সাথে সংযুক্ত নোডের একটি স্তর sertোকায়। শুনেছি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক (ডিবিএন) এই …

9 feature-selection  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

লেকুন এট আল (1998) দ্বারা "দক্ষ ব্যাকপ্রপ" অনুসারে সমস্ত ইনপুটগুলিকে সাধারণকরণ করা ভাল অনুশীলন যাতে সেগুলি 0 এর কাছাকাছি থাকে এবং সর্বাধিক দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের মধ্যে থাকে। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ আমরা "তানহ" ফাংশনের জন্য [-0.5,0.5] ব্যবহার করব। এটি হেসিয়ান আরও স্থিতিশীল হওয়ার সাথে সাথে পিছনের প্রচারকে সহায়তা করতে পারে। তবে, আমি নিশ্চিত …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

নিম্নলিখিত 1 টি মাত্রিক ক্রম অনুমান করুন: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... বর্ণগুলি A, B, C, ..এখানে 'সাধারণ' ইভেন্টগুলি উপস্থাপন করে। প্রতীকগুলি #, $, %, ...এখানে 'বিশেষ' ইভেন্টগুলির প্রতিনিধিত্ব করে সমস্ত ইভেন্টের মধ্যে অস্থায়ী ব্যবধান অ-অভিন্ন (সেকেন্ড থেকে কয়েক …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining 

প্রচুর গভীর শেখার কাগজপত্র পড়ার পরে, এক ধরণের রুক্ষ অনুভূতিটি হ'ল স্বাভাবিকের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স পাওয়ার জন্য নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণের জন্য অনেক কৌশল রয়েছে। শিল্প প্রয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে, বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলি যেমন গুগল বা ফেসবুকের অভিজাত গবেষণা দলগুলি বাদে এই ধরণের কৌশলগুলি বিকাশ করা খুব শক্ত। তাহলে অনুশীলনে গভীর শেখার অ্যালগরিদম …

9 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks