প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আল রহিমি সম্প্রতি এনআইপিএস 2017-তে একটি অতি উত্তেজক বক্তৃতা দিয়েছেন বর্তমান মেশিন লার্নিংকে অ্যালকেমের সাথে তুলনা করে। তার দাবির মধ্যে একটি হ'ল আমাদের তাত্ত্বিক বিকাশগুলিতে ফিরে আসতে হবে, সাধারণ ফলাফলের প্রমাণ দেওয়ার জন্য মৌলিক ফলাফলগুলি পাওয়া উচিত। যখন তিনি এটি বলেছিলেন, আমি এমএলটির জন্য মূল উপপাদাগুলি সন্ধান করতে শুরু করেছি, …

45 machine-learning  deep-learning  theory 

আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কনভোলশন অংশটি বোঝার চেষ্টা করছি। নিম্নলিখিত চিত্রটি দেখছেন: আমাদের প্রথম কনভ্যুশন স্তরটি বুঝতে কোনও সমস্যা নেই যেখানে আমাদের 4 টি আলাদা কার্নেল রয়েছে (আকারের ), যা 4 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র প্রাপ্ত করার জন্য আমরা ইনপুট চিত্রের সাথে মিলিত করি।k×kk×kk \times k আমি যা বুঝতে পারি না …

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

আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে চাই আমি একজন গণনীয় ভাষাবিদ। আমি স্ট্যাটিস্টিকাল মেশিন লার্নিং পদ্ধতির জানি এবং পাইথনে কোড করতে পারে। আমি এর ধারণাগুলি দিয়ে শুরু করতে চাই এবং একটি বা দুটি জনপ্রিয় মডেল জানি যা একটি গণনীয় ভাষাতত্ত্বের দৃষ্টিকোণ থেকে কার্যকর হতে পারে know আমি রেফারেন্সের জন্য ওয়েব ব্রাউজ করেছি …

43 neural-networks  deep-learning  references  natural-language  computer-vision 

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 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য বিলুপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সমস্যার সমাধান হিসাবে আমি বেশ কয়েকটি স্থানে প্রশংসিত লিনিয়ার ইউনিট (আরএলইউ) পেয়েছি । এটি, সক্রিয়করণ ফাংশন হিসাবে এক সর্বোচ্চ (0, x) ব্যবহার করে। যখন অ্যাক্টিভেশনটি ইতিবাচক হয়, তবে স্পষ্টতই বলা যায় যে এটি সিগময়েড অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির চেয়ে ভাল, যেহেতু এর এক্সেরিভিশনটি সর্বদা বড় এক্স এর …

40 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

আমি এমন একটি কাগজ সন্ধান করছি যা একটি গভীর আর্কিটেকচারের হাইপারপ্যারামিটারগুলি কীভাবে স্ট্যাকড অটো-এনকোডার বা গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কগুলির মতো চয়ন করতে পারে তার গাইডলাইন দেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করতে পারে। প্রচুর হাইপারপ্যারামিটার রয়েছে এবং সেগুলি কীভাবে চয়ন করা যায় সে সম্পর্কে আমি খুব বিভ্রান্ত। এছাড়াও ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করা কোনও বিকল্প নয় …

38 machine-learning  deep-learning  deep-belief-networks  hyperparameter 

সাধারণভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বিশেষত ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে যে বিষয়টি আমি প্রায়শই সামনে এনেছি তা হ'ল তারা "ডেটা ক্ষুধার্ত" - এটি হ'ল আমাদের কাছে একটি বড় ডেটা সেট না করা পর্যন্ত তারা ভাল পারফর্ম করবেন না is নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ যা দিয়ে। আমার বোধগম্যতা হ'ল এননেটস, বিশেষত ডিপ এননেটসের বিপুল …

37 neural-networks  deep-learning  regularization 

আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি এবং প্রশিক্ষণের ক্ষতি হ্রাস পাচ্ছে, তবে বৈধতা হ্রাস পায় না বা খুব অনুরূপ আর্কিটেকচার এবং ডেটা সহ রেফারেন্স বা পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে যা প্রত্যাশা করি তার চেয়ে অনেক কম হয়। আমি এটা কিভাবে ঠিক করবো? প্রশ্ন হিসাবে আমার নিউরাল নেটওয়ার্কটি শিখতে না পারলে …

37 neural-networks  deep-learning 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে "কার্নেল" এবং "ফিল্টার" পদগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

আমি একটি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) তৈরি করছি, যেখানে আমার একটি কনভোলশনাল স্তর রয়েছে যার পরে একটি পুলিং স্তর রয়েছে এবং আমি ওভারফিটিং হ্রাস করতে ড্রপআউট প্রয়োগ করতে চাই। আমার এই অনুভূতি আছে যে পুলিং স্তরের পরে ড্রপআউট স্তরটি প্রয়োগ করা উচিত, তবে সত্যিই এটির ব্যাক আপ করার মতো কিছু …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

স্পার্স কোডিং ইনপুট ভেক্টরগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য ভিত্তি ভেক্টরগুলির একটি ওভার-সম্পূর্ণ সেট শেখার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (<- আমরা এটি কেন চাই)। স্পার কোডিং এবং অটেনকোডার এর মধ্যে পার্থক্য কী? আমরা কখন স্পার্স কোডিং এবং অটোরকোডার ব্যবহার করব?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

গভীর সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত কোনও সাহিত্যিক কি কেউ দেখেছেন? আমি কেবল অটেনকোডার বা সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনগুলিতে অপ্রচারিত প্রাক-প্রশিক্ষণ দেখেছি।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

কম্পিউটারগুলি দীর্ঘকাল ধরে "ব্রুট-ফোর্স" -টেকনিউক ব্যবহার করে দাবা খেলতে সক্ষম হয়েছে, একটি নির্দিষ্ট গভীরতার সন্ধান করছে এবং তারপরে অবস্থানটি মূল্যায়ন করবে। আলফাগো কম্পিউটার তবে পজিশনগুলি মূল্যায়নের জন্য কেবল একটি এএনএন ব্যবহার করে (যতদূর আমি জানি এটি কোনও গভীরতা-অনুসন্ধান করে না)। আলফাগো গো যেভাবে খেলেন তেমনভাবে দাবা খেলতে এমন একটি দাবা …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

পরিচিতি পটভূমি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে, আমাদের সাধারণত একটি সাধারণ কাঠামো / প্রবাহ থাকে যা দেখতে দেখতে এটি দেখতে: ইনপুট চিত্র (যেমন একটি 2D ভেক্টর x) (1 ম কনভোলিউশনাল স্তর (কনভ 1) এখানে শুরু হয় ...) w12D চিত্র বরাবর ফিল্টারগুলির সেট সেট করুন (যেমন z1 = w1*x + b1ডট পণ্য …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ডেটার ডাইমেনশনালিটি হ্রাস করতে হিন্টন এবং সালখুতদিনভ , বিজ্ঞান 2006 একটি গভীর অটোরকোডার ব্যবহারের মাধ্যমে একটি অ-লিনিয়ার পিসিএ প্রস্তাব করেছিল। আমি বেশ কয়েকবার টেনসরফ্লো দিয়ে একটি পিসিএ অটোরকোডার তৈরি এবং প্রশিক্ষণের চেষ্টা করেছি তবে আমি লিনিয়ার পিসিএর চেয়ে ভাল ফলাফল কখনই অর্জন করতে পারিনি। আমি কীভাবে একটি …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders