প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

মাল্টিলেভেল / হায়ারার্কিকাল মডেলিংয়ের জন্য কি "গভীর শিক্ষা" কি অন্য একটি শব্দ? আমি পূর্বের তুলনায় অনেক বেশি পরিচিত, তবে আমি যা বলতে পারি তা থেকে প্রাথমিক পার্থক্যটি তাদের সংজ্ঞায় নেই, তবে কীভাবে তারা তাদের অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের মধ্যে ব্যবহার এবং মূল্যায়ন করা হয়। দেখে মনে হচ্ছে সাধারণত একটি "ডিপ লার্নিং" অ্যাপ্লিকেশনটিতে …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

এমআরআই ডেটা ব্যবহার করে ক্যান্সারের প্রতিক্রিয়া অনুমান করার জন্য আমার কাছে একটি ফোর লেয়ার সিএনএন রয়েছে। আমি অন-লাইন প্রবর্তনের জন্য রিলু সক্রিয়করণগুলি ব্যবহার করি। ট্রেনের নির্ভুলতা এবং ক্ষতি যথাক্রমে একঘেয়েভাবে বৃদ্ধি এবং হ্রাস। তবে, আমার পরীক্ষার যথার্থতা বন্যভাবে ওঠানামা শুরু করে। আমি শেখার হার পরিবর্তন করার চেষ্টা করেছি, স্তরগুলির সংখ্যা …

31 machine-learning  python  deep-learning 

একটি নিউরাল নেট কিছু লক্ষ্য অর্জনের মাধ্যম হিসাবে ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি শেখে। এটি সম্পন্ন হয়ে গেলে, আমরা জানতে চাইতে পারি যে নিউরাল নেটটি কী শিখেছে। বৈশিষ্ট্যগুলি কী ছিল এবং কেন এটি সেগুলি যত্ন করে। কেউ কি এই সমস্যার উদ্বেগ নিয়ে কাজ করার শরীরে কিছু রেফারেন্স দিতে পারেন?

30 neural-networks  deep-learning 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

আমরা সিএনএন-এর জন্য চিত্রটি স্বাভাবিক করার কারণটি (চিত্র - গড়_মাখা) দ্বারা পরিষ্কার করছি না? ধন্যবাদ!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing 

আমি বিভ্রান্ত ডিপ বিশ্বাস নেটওয়ার্ক এবং ডিপ বোল্টজম্যান মেশিনগুলির মধ্যে কি পার্থক্য রয়েছে? তা হলে পার্থক্য কী?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

আমি সিআইএফএআর 10 ডেটাসেটে একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। কিছু সময়ের পরে, বৈধতা হ্রাস বৃদ্ধি পেতে শুরু করে, বৈধতার যথার্থতাও বাড়ছে। পরীক্ষার ক্ষতি এবং পরীক্ষার নির্ভুলতা উন্নত করতে অবিরত। এটা কিভাবে সম্ভব? দেখে মনে হচ্ছে বৈধতা হ্রাস বৃদ্ধি পেলে যথার্থতা হ্রাস করা উচিত। পিএস বেশ কয়েকটি অনুরূপ প্রশ্ন রয়েছে, …

28 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য, ব্যাখ্যার একাধিক স্তর রয়েছে: 1) সামগ্রিকভাবে অ্যালগরিদম, 2) সাধারণভাবে অ্যালগরিদমের অংশ 3) নির্দিষ্ট ইনপুটগুলিতে অ্যালগরিদমের অংশ এবং এই তিনটি স্তর প্রতিটি অংশে দুটি ভাগে বিভক্ত হয়, প্রশিক্ষণ জন্য একটি এবং ফাংশন eval জন্য। শেষের দুটি অংশ প্রথমটির চেয়ে অনেক বেশি কাছাকাছি। আমি # 2 …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

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 

ধরা যাক আমরা f = x * yস্ট্যান্ডার্ড ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সাধারণের জন্য রিগ্রেশন করতে চাই । আমার মনে আছে যে এমন গবেষণাগুলি রয়েছে যেগুলি বলে যে একটি হাইডেন স্তরযুক্ত এনএন কোনও ফাংশনকেই অনুমান করতে পারে তবে আমি চেষ্টা করেছি এবং সাধারণীকরণ ছাড়াই এনএন এই সাধারণ গুণটিকেও আনুমানিকভাবে …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি এখানে নিম্নলিখিত পড়ুন: সিগময়েড আউটপুটগুলি শূন্য-কেন্দ্রিক নয় । এটি অনাকাঙ্ক্ষিত যেহেতু নিউরালনগুলি পরে নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসেসিংয়ের পরবর্তী স্তরগুলিতে (খুব শীঘ্রই এটি সম্পর্কে আরও) ডেটা প্রাপ্ত হবে যা শূন্য-কেন্দ্রিক নয়। এই গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সময় গতিবিদ্যা উপর বিষয় রয়েছে সবসময় ইতিবাচক হলে ডেটা একটি স্নায়ুর উদ্ভেদ যদি কারণ (যেমন x>0x>0x > …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে প্রতিরোধে আগ্রহী। শূন্য লুকানো নোড + স্লিপ-স্তর সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি লিনিয়ার মডেল। একই স্নায়বিক জাল সম্পর্কে কি তবে লুকানো নোড সঙ্গে? আমি ভাবছি স্কিপ-লেয়ার সংযোগগুলির ভূমিকা কী হবে? স্বজ্ঞাতভাবে, আমি বলব যে আপনি যদি স্কিপ-স্তর সংযোগগুলি অন্তর্ভুক্ত করেন তবে চূড়ান্ত মডেলটি একটি রৈখিক মডেল + …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি একটি ভিএই এর প্রায় সকল কোড উদাহরণ দেখেছি, ক্ষতির ফাংশনগুলি নীচের হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (এটি টেনসরফ্লো কোড, তবে আমি থিয়ানো, টর্চ ইত্যাদির জন্যও একই রকম দেখেছি এটিও একটি কনফেটের জন্য, তবে এটি খুব প্রাসঙ্গিকও নয়) , অঙ্কগুলি কী পরিমাণে নেওয়া হবে তা কেবলমাত্র প্রভাবিত করে: # latent space …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

আমি আমার প্রকল্পে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করতে চাই। আমি বেশ কয়েকটি কাগজপত্র দিয়েছিলাম এবং একটি প্রশ্ন আমার কাছে এসেছিল: কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে কোনও পার্থক্য আছে কি? এই জিনিসগুলি কি একই বা তাদের মধ্যে কোনও বড় পার্থক্য রয়েছে এবং যা আরও ভাল?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । বন্ধ 2 বছর আগে । সাধারণভাবে গভীর শিক্ষণ এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে মৌলিক সমস্যা। প্রশিক্ষণ ডেটা ফিট …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning