প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন (বিএন) কাগজটি পড়ছিলাম (1) এবং মডেলের যথার্থতা ট্র্যাক করার জন্য চলন্ত গড় ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পারি নি এবং এমনকি যদি আমি এটি স্বীকার করি যে এটি করা ঠিক ছিল তবে আমি বুঝতে পারি না তারা ঠিক কি করছে। আমার বোঝার (যা আমার ভুল হতে পারে), কাগজে উল্লেখ …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

এর Tensorflow বাস্তবায়ন ResNet , আমি মনে করি তারা ভ্যারিয়েন্স স্কেলিং সূচনাকারী ব্যবহার করেন, আমিও জেভিয়ার এটি সূচনাকারী জনপ্রিয় এটি। আমার এ সম্পর্কে খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, যা অনুশীলনে আরও ভাল?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

সমস্ত মিডিয়া আলাপ এবং এই দিন গভীর জ্ঞান সম্পর্কে হাইপ সঙ্গে, আমি এটি সম্পর্কে কিছু প্রাথমিক জিনিস পড়েছি। আমি সবেমাত্র আবিষ্কার করেছি যে ডেটা থেকে নিদর্শনগুলি শিখতে এটি অন্য একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। তবে আমার প্রশ্ন হ'ল: কোথায় এবং কেন এই পদ্ধতিটি চকচকে? এখনই এটি সম্পর্কে সমস্ত আলোচনা কেন? অর্থাৎ …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

আমার একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল রয়েছে এবং আমার এটি আমার ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার যা প্রায় 100,000 উদাহরণ নিয়ে গঠিত, আমার বৈধতার ডেটাতে প্রায় 1000 উদাহরণ রয়েছে। যেহেতু প্রতিটি উদাহরণকে প্রশিক্ষণের জন্য সময় লাগে (প্রতিটি উদাহরণের জন্য প্রায় 0.5s) এবং অতিরিক্ত ফিট এড়ানোর জন্য, আমি অযৌক্তিক গণনা রোধ করতে …

20 neural-networks  deep-learning 

গভীর এবং অগভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রশিক্ষণে, অন্যান্য আবহাওয়াবিজ্ঞানের বিপরীতে গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতিগুলি (যেমন গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত নেস্টেরভ, নিউটন-রাফসন) সাধারণত ব্যবহৃত হয় কেন? মেটাহিউরিস্টিকস দ্বারা আমি বোঝায় যে পদ্ধতিগুলি যেমন সিমুলেটেড অ্যানিলিং, পিঁপড়া কলোনী অপ্টিমাইজেশন ইত্যাদি, যা স্থানীয় মিনিমে আটকে না যাওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছিল।

20 neural-networks  optimization  deep-learning  gradient-descent  backpropagation 

আমি ভেরিয়েশনাল অটোরকোডার এবং নরমাল (ডিটারমিনিস্টিক) অটোইনকোডার এবং তাদের পিছনে গণিতের বুনিয়াদি কাঠামো বুঝতে পারি, তবে কখন এবং কেন আমি এক ধরণের অটোরকোডারটিকে অন্যটির থেকে পছন্দ করব? আমি যা ভাবতে পারি তা হ'ল ভেরিয়েশনাল অটোইনকোডারের সুপ্ত ভেরিয়েবলের পূর্ব বিতরণ আমাদের সুপ্ত ভেরিয়েবলের নমুনা তৈরি করতে দেয় এবং তারপরে নতুন চিত্রটি …

20 deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কার্যকারিতার জন্য বায়াস নোডটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ তা জানতে আগ্রহী। আমি সহজেই বুঝতে পারি যে এটি অল্প অল্প কিছু ইনপুট ভেরিয়েবলের সাথে অগভীর নেটওয়ার্কে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। তবে গভীর স্নানের মতো আধুনিক স্নায়বিক জালগুলিতে প্রায়শই নির্দিষ্ট নিউরন ট্রিগার হয় কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে প্রচুর পরিমাণে ইনপুট ভেরিয়েবল থাকে। …

19 neural-networks  deep-learning  bias-node 

আমি কনভোলশনাল এবং পুলিং স্তরগুলি বুঝতে পারি, তবে সিএনএন-তে সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরের কারণটি দেখতে পাচ্ছি না। কেন আগের স্তরটি আউটপুট স্তরের সাথে সরাসরি সংযুক্ত হয় না?

19 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

'ট্রান্সফার লার্নিং' এবং 'ডোমেন অ্যাডাপ্টেশন' এর মধ্যে কি কোনও পার্থক্য রয়েছে? আমি প্রসঙ্গটি সম্পর্কে জানি না, তবে আমার বোধগম্যতা হ'ল আমাদের কিছু ডেটাसेट 1 রয়েছে এবং এটিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, তার পরে আমাদের আরও একটি ডেটাसेट 2 রয়েছে যার জন্য আমরা স্ক্র্যাচ থেকে পুনরায় প্রশিক্ষণ না নিয়েই আমাদের মডেলটি খাপ …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

বেশিরভাগ সাধারণ কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে আউটপুট বৈশিষ্ট্যের মাত্রা কমাতে পুলিং স্তর থাকে yers কেন আমি সমঝোতার স্তরটির প্রসারকে বাড়িয়ে একই জিনিস অর্জন করতে পারি না? পুলিং স্তরটি কী প্রয়োজনীয় করে তোলে?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

গ্রেড স্কুলে আমার পদার্থবিজ্ঞানের অধ্যাপক, পাশাপাশি নোবেল বিজয়ী ফেনম্যান, তারা সর্বদা পদার্থবিদ্যায় মৌলিক ধারণা এবং পদ্ধতি যেমন হারমোনিক দোলক, দুল, স্পিনিং টপ এবং ব্ল্যাক বক্সের চিত্রিত করার জন্য খেলনা মডেল বলেছিলেন তা উপস্থিত রাখতেন। স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক প্রয়োগের মূল ধারণাগুলি এবং পদ্ধতিগুলি চিত্রিত করতে কোন খেলনা মডেল ব্যবহার করা হয়? (রেফারেন্স …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি এমন কাগজপত্র বা পাঠ্যগুলির সন্ধান করছি যা তুলনা করে এবং আলোচিত হয় (হয় অভিজ্ঞত বা তাত্ত্বিকভাবে): Boosting এবং ডিসিশন গাছ যেমন আলগোরিদিম এলোমেলো বন বা AdaBoost এবং GentleBoost সিদ্ধান্ত গাছ প্রয়োগ করা হয়েছিল। সঙ্গে সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন , হায়ারার্কিকাল টেম্পোরাল মেমোরি , কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো গভীর শেখার …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সম্পর্কে অনেক টিউটোরিয়াল অনলাইন আলোচনা করে এবং প্রায় সকলেই একটি নির্দিষ্ট ধাপের আকার (শিক্ষার হার ) ব্যবহার করে। লাইন অনুসন্ধানের কোনও ব্যবহার নেই কেন (যেমন ব্যাকট্র্যাকিং লাইন অনুসন্ধান বা সঠিক লাইন অনুসন্ধান)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

আমরা উপলভ্য সমস্ত প্রশিক্ষণের নমুনাগুলির সম্পূর্ণতা এবং মিনি-ব্যাচের আকারকে নমুনার সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছি যার উপরে গ্রেডিয়েন্টটি অবতরণের জন্য প্রয়োজনীয় ওজন / বায়াসগুলির আপডেটগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য আমাদের গড় গড়। আমার প্রশ্ন হ'ল আমাদের একটি মহাকালের মধ্যে প্রতিটি মিনি-ব্যাচ উত্পন্ন করার জন্য প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির সেট থেকে প্রতিস্থাপন ছাড়াই আঁকা উচিত। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

আমার কাছে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমাকে সিএনএন সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছে। 1) সিএনএন ব্যবহার করে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি কী স্কেল এবং আবর্তন আক্রমণকারী? 2) আমরা আমাদের ডেটা দিয়ে বোঝাতে কার্নেলগুলি ইতিমধ্যে সাহিত্যে সংজ্ঞায়িত করেছি? এই কার্নেলগুলি কি ধরণের? এটি প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন জন্য পৃথক?

18 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network