প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

সুবিধাগুলি কী কী, কেন একটি গভীর নেটওয়ার্কে একাধিক এলএসটিএম ব্যবহার করা হবে? আমি একটি ইনপুট হিসাবে ইনপুটগুলির ক্রমটি উপস্থাপন করতে একটি LSTM ব্যবহার করছি। সুতরাং একবার আমি যে একক উপস্থাপনা - কেন আমি আবার এটি মাধ্যমে পাস হবে? আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ আমি প্রাকৃতিক ভাষার প্রজন্মের প্রোগ্রামে এটি দেখেছি।

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

সংশোধিত রৈখিক ইউনিটগুলির (রেইলইউ) অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলিকে কেন অ-রৈখিক হিসাবে বিবেচনা করা হয়? f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) এগুলি লিনিয়ার হয় যখন ইনপুটটি ইতিবাচক হয় এবং গভীর নেটওয়ার্কগুলির প্রতিনিধি শক্তি আনলক করার জন্য আমার বোঝার থেকে অ-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশনগুলি আবশ্যক, অন্যথায় পুরো নেটওয়ার্কটি একটি স্তর দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে।

25 neural-networks  deep-learning 

অনুযায়ী এই এবং এই উত্তর, autoencoders একটি কৌশল মাত্রা কমানোর জন্য স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বলে মনে হচ্ছে। আমি অতিরিক্তভাবে জানতে চাই যে একটি ভেরিয়েশনাল অটেনকোডার (এটি একটি "traditionalতিহ্যবাহী" অটোরকোডারগুলির চেয়ে মূল পার্থক্য / সুবিধাগুলি) এবং এই অ্যালগোরিদমগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা শেখার প্রধান কাজগুলি কী।

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আমি ডিপ লার্নিংয়ের জন্য অ্যাডাম অপটিমাইজার সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং বেঙ্গিও, গুডফেলো এবং করভিলের ডিপ লার্নিংয়ের নতুন বইয়ের নীচের বাক্যটি পেলাম : অ্যাডামকে সাধারণত হাইপার প্যারামিটারগুলির নির্বাচনের পক্ষে যথেষ্ট শক্তিশালী হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যদিও শিক্ষার হারটি মাঝে মাঝে প্রস্তাবিত ডিফল্ট থেকে পরিবর্তন করা প্রয়োজন। যদি এটি সত্য হয় তবে এটি …

24 neural-networks  deep-learning  optimization  hyperparameter  adam 

ইন অ্যালেক্স Krizhevsky, এট অল। গভীর রূপান্তরমূলক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস তারা প্রতিটি স্তরের নিউরনের সংখ্যা গণনা করে (নীচের চিত্রটি দেখুন)। নেটওয়ার্কের ইনপুটটি 150,528-মাত্রিক, এবং নেটওয়ার্কের অবশিষ্ট স্তরগুলিতে নিউরনের সংখ্যা 253,440–186,624–64,896–64,896–43,264– 4096–4096-1000 দ্বারা দেওয়া হয়েছে। একটি 3 ডি ভিউ প্রথমটির পরে সমস্ত স্তরগুলির জন্য নিউরনের সংখ্যা পরিষ্কার। নিউরনগুলি গণনা …

24 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি পাইথন কোড যা লাইব্রেরিতে নির্ভর করে না (যেমন কনভনেট বা টেনসরফ্লো) এর উপর নির্ভর করে না, এবং আমি কার্নেল ম্যাট্রিক্সের জন্য মানগুলি কীভাবে বেছে নেব সে সম্পর্কে সাহিত্যে আটকে যাচ্ছি, যখন আমি পাইথন কোডটি আরও ভাল করে বোঝার চেষ্টা করছি when একটি ইমেজ উপর একটি সমাবর্তন সঞ্চালন। আমি সিএনএন …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

সুতরাং আমি কনভ্যুশনাল নেট ব্যবহার করে মানুষের চিত্রগুলিতে প্রাকট্রেনিং করার চেষ্টা করছি। আমি কাগজপত্রগুলি ( পেপার 1 এবং পেপার 2 ) এবং এই স্ট্যাকওভারফ্লো লিঙ্কটি পড়েছি, তবে আমি নিশ্চিত না যে আমি নেটগুলির কাঠামো বুঝতে পেরেছি (এটি কাগজগুলিতে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয়নি)। প্রশ্নাবলী: আমি আমার ইনপুটটি শোনার স্তরটির পরে একটি কনিভ …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

মনোযোগ ব্যবস্থা গত কয়েক বছরে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং পেপারগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে। ওপেন এআইয়ের গবেষণার প্রধান ইলিয়া সুটসেকভার তাদের উত্সাহের সাথে তাদের প্রশংসা করেছেন: https ://towardsdatasজ্ঞ.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 পারডিউ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইউজিনিও কুলুরসিলো দাবি করেছেন যে আরএনএন এবং এলএসটিএমগুলি খাঁটি মনোযোগ-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কের পক্ষে ছেড়ে দেওয়া উচিত: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 এটি অতিরঞ্জিত বলে মনে হচ্ছে, তবে …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

আমি জানি যে চিত্র, স্বীকৃতি, চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস ইত্যাদির সাথে গভীর, সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল জাল ইত্যাদির ক্ষেত্রে প্রচুর অগ্রগতি হয়েছে। তবে আমি যদি নেটটি প্রশিক্ষণ দিই, বলুন, পিএনজি চিত্রগুলি, এটি কি কেবল এতক্ষণের এনকোডযুক্ত চিত্রগুলির জন্য কাজ করবে ? অন্যান্য কোন চিত্রের বৈশিষ্ট্য এটি প্রভাবিত করে? (আলফা চ্যানেল, ইন্টারলেসিং, রেজোলিউশন ইত্যাদি?)

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

ফিল্টারগুলির জন্য মাত্রা বাছাই, ইউনিটগুলিতে পুলিং এবং কনভোলজিকাল স্তরগুলির সংখ্যা নির্ধারণের কিছু পদ্ধতিগত উপায় রয়েছে এমন কোনও ভাল কাগজপত্র রয়েছে কি?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি একটি কথা শুনছিলাম এবং এই স্লাইডটি দেখেছি: এটা কতটা সত্য?

22 deep-learning  deep-belief-networks 

আমি বেশ কিছু সময়ের জন্য কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর সাথে কাজ করছি, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে শব্দার্থ বিভাজন / উদাহরণ বিভাগের জন্য চিত্রের ডেটাতে। নির্দিষ্ট ক্লাসের জন্য প্রতি পিক্সেল অ্যাক্টিভেশনগুলি কত বেশি হয় তা দেখার জন্য আমি প্রায়শই "আউট ম্যাপ" হিসাবে নেটওয়ার্ক আউটপুটটির সফটম্যাক্সটি দেখেছি ized আমি স্বল্প ক্রিয়াকলাপগুলিকে "অনিশ্চিত" / …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

পটভূমি: হ্যাঁ, সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন সূচনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও এটিকে একটি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক নির্মাণ একটি "স্তর-বাই-স্তর" ভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (যে, একটি প্রশিক্ষণ উপরে -th স্তর -th স্তর, এবং তারপর প্রশিক্ষণের উপরে -th স্তর -th স্তর, পাখলান এবং পুনরাবৃত্তি ...)এনএনn( …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm 

ভাল সম্প্রতি আমি অ্যাডাবোস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টের মতো অ্যালগরিদমগুলি শিখতে কাজ করছি এবং আমি এই সত্যটি জানি যে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত দুর্বল-শিক্ষকই গাছ is আমি সত্যই জানতে চাই যে বেসলাল নেটওয়ার্ক হিসাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার জন্য কয়েকটি সাম্প্রতিক সফল উদাহরণ (আমি কিছু কাগজপত্র বা নিবন্ধগুলি বোঝাই)।

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

আমরা রেসনেট পেপারে পাওয়া টাইপ হিসাবে একটি বাধা-স্থিত স্থাপত্যটিকে সংজ্ঞায়িত করি যেখানে [দুটি 3x3 কনভ লেয়ার] প্রতিস্থাপন করা হয়েছে [এক 1x1 ক্যানুয়াম, একটি 3x3 ক্যানুয়র এবং অন্য 1x1 ক্যানুয়াল স্তর]। আমি বুঝতে পেরেছি যে 1x1 কনভের স্তরগুলি মাত্রা হ্রাস (এবং পুনরুদ্ধার) এর ফর্ম হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা অন্য পোস্টে ব্যাখ্যা …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network