প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

ড্রপআউট ব্যাখ্যা করার জন্য যদি আপনার অর্ধেক পৃষ্ঠা থাকে তবে আপনি কীভাবে এগিয়ে যাবেন? এই কৌশলটির পিছনে যৌক্তিকতা কোনটি?

17 neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

আমরা কি বস্তুর সনাক্তকরণের জন্য একটি কনভোলজিকাল নিউরাল নেটওয়ার্ককে ইনপুট হিসাবে পরিবর্তনশীল আকারের চিত্রগুলি দিতে পারি? সম্ভব হলে আমরা কীভাবে তা করতে পারি? তবে আমরা যদি চিত্রটি ক্রপ করার চেষ্টা করি তবে আমরা চিত্রটির কিছু অংশ হারাব এবং যদি আমরা পুনরায় আকার দেওয়ার চেষ্টা করি, তবে চিত্রটির স্পষ্টতা নষ্ট হবে। …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

ব্যাকগ্রাউন্ড: বিগত years 4 বছরে (পোস্ট অ্যালেক্সনেট ) আধুনিক গবেষণার ফলে শিল্পের শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফল অর্জনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য জেনারেটরি প্রট্রাইনিং ব্যবহার থেকে দূরে সরে গেছে বলে মনে হয়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে মনিস্টের শীর্ষ ফলাফলগুলিতে শীর্ষ 50 এর মধ্যে কেবল 2 টি কাগজপত্র জেনারেটরি মডেলগুলি ব্যবহার করছে বলে মনে হয়, উভয়ই …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখার সময় আমার নীচের চিত্রটি সম্পর্কে প্রশ্ন রয়েছে। 1) স্তর 1 এর সি 1 এর 6 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানচিত্র রয়েছে, এর অর্থ কী ছয়টি সমাবর্তনীয় কার্নেল রয়েছে? প্রতিটি কনভোলজিনাল কার্নেল ইনপুট ভিত্তিক বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। 2) লেয়ার 2 এ এস 1 এর 6 বৈশিষ্ট্য …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

কম্পিউটার ভিশনে তাদের প্রয়োগগুলির কারণে আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) অধ্যয়ন করছি। আমি ইতিমধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ফিড-ফেওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে পরিচিত, তাই আমি আশা করছি যে এখানে কিছু লোক আমাকে সিএনএন বোঝার জন্য অতিরিক্ত পদক্ষেপ নিতে সহায়তা করতে পারে। সিএনএন সম্পর্কে আমি যা মনে করি তা এখানে: Traditionalতিহ্যবাহী ফিড-ফেওয়ার্ড এনএনগুলিতে, আমাদের …

16 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  convolution 

একটি কনভ্যুশন লেয়ারে ফিল্টারগুলির সংখ্যাটি কী বোঝায়? এই সংখ্যাটি কীভাবে স্থাপত্যের কার্য সম্পাদন বা গুণমানকে প্রভাবিত করে? আমি বলতে চাই যে আমাদের কি সর্বদা উচ্চ সংখ্যক ফিল্টার বেছে নেওয়া উচিত? এগুলি কি ভাল? এবং লোকেরা বিভিন্ন স্তরের জন্য ফিল্টারগুলির বিবিধ সংখ্যাকে কীভাবে বরাদ্দ করে? আমি এই প্রশ্নটির দিকে তাকাতে চাইছি: …

16 deep-learning  conv-neural-network 

আমি iG) এসজিডি এবং ii) অ্যাডাম অপটিমাইজার ব্যবহার করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। সাধারণ এসজিডি ব্যবহার করার সময়, আমি নীচে দেখানো হিসাবে পুনরুক্তি বক্রিয়া বনাম একটি মসৃণ প্রশিক্ষণ ক্ষতি পাই । যাইহোক, আমি যখন অ্যাডাম অপটিমাইজার ব্যবহার করেছি, প্রশিক্ষণ হ্রাস বক্ররেখা কিছু স্পাইক আছে। এই স্পাইকগুলির ব্যাখ্যা কী? মডেল …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

আমি টাইমসরিজ ডেটা মডেলিংয়ের জন্য একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এর একটি এলএসটিএম ( দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি ) সংস্করণটি ব্যবহার করতে চাইছি। তথ্যের ক্রম দৈর্ঘ্য বাড়ার সাথে সাথে নেটওয়ার্কের জটিলতা বৃদ্ধি পায়। অতএব আমি কৌতূহলী যে কোন যথাযথ দৈর্ঘ্য কোনও ভাল নির্ভুলতার সাথে মডেল করা সম্ভব হবে? আমি অত্যাধুনিক পদ্ধতির …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সাহিত্যের প্রতিচ্ছবি হিসাবে আমরা নিউরোমর্ফিক টোপোলজিস ("নিউরাল-নেটওয়ার্ক" -র মতো আর্কিটেকচার) সহ অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সনাক্ত করতে পারি। এবং আমি ইউনিভার্সাল আনুমানিক উপপাদ্য সম্পর্কে কথা বলছি না । উদাহরণ নীচে দেওয়া হল। তারপরে, এটি আমাকে অবাক করে তোলে: একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সংজ্ঞা কী? এর টপোলজি থেকে সমস্ত কিছু coverেকে …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

গুগল থেকে আমি এর সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পাইনি । অবশ্যই আমার কাছে থাকা ডেটা যদি কয়েক মিলিয়ন ক্রমের হয় তবে গভীর শেখার উপায়। এবং আমি পড়েছি যে যখন আমার কাছে বড় ডেটা নেই তখন সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ে অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল। প্রদত্ত কারণটি হ'ল অতিরিক্ত মানানসই। মেশিন লার্নিং: যেমন …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

আমি কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করব তা শিখার চেষ্টা করছি। আমি এই টিউটোরিয়াল পড়ছিলাম । একটি টাইম সিরিজ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ঝুলানো মান ব্যবহার করার পরttt এ মানটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লেখক নীচের প্লটটি অর্জন করেন, যেখানে নীল রেখাটি সময় সিরিজ, সবুজই ট্রেনের ডেটাতে পূর্বাভাস, লাল পরীক্ষার ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

কোন পর্যায়ে আমরা বহু স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা বা অন্য উপায়ে বলতে শুরু করি 'গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সর্বনিম্ন স্তরগুলির সংখ্যা কত?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

আমি সংমিশ্রণীয় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে অনেকগুলি পড়ছি এবং ভাবছিলাম যে তারা কীভাবে নষ্ট হওয়া গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটিকে এড়িয়ে চলে। আমি জানি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কগুলি একক স্তরের অটো-এনকোডার বা অন্যান্য প্রাক-প্রশিক্ষিত অগভীর নেটওয়ার্কগুলি স্ট্যাক করে এবং এই সমস্যাটি এড়াতে পারে তবে সিএনএন-তে কীভাবে এড়ানো যায় তা আমি জানি না। উইকিপিডিয়া অনুসারে : …

15 machine-learning  optimization  deep-learning  gradient-descent 

যদি আমার কাছে কনভোলসনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) থাকে, যার প্রায় 1,000,000 প্যারামিটার রয়েছে, তবে কত প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন (ধরুন আমি স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত করছি)? থাম্বের কোনও নিয়ম আছে? অতিরিক্ত নোট: আমি যখন স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত (উদাহরণস্বরূপ, 1 পুনরাবৃত্তির জন্য 64 প্যাচগুলি) সম্পাদনা করি, তখন, 10000 পুনরাবৃত্তির পরে, শ্রেণিবদ্ধের যথার্থতা মোটামুটি …

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

http:// www.दीपিরিনিংবুক.আর.কন্টেন্টস / এমএমএল.এইচটিএমএল পৃষ্ঠা 116 নীচে হিসাবে বয়েস ত্রুটির ব্যাখ্যা করে আদর্শ মডেলটি এমন একটি অরাকল যা সহজেই সঠিক সম্ভাবনা বন্টন জানে যা ডেটা উত্পন্ন করে। এমনকি এই জাতীয় মডেলটি এখনও অনেক সমস্যার উপর কিছু ত্রুটি ঘটাবে, কারণ বিতরণে এখনও কিছু শব্দ হতে পারে noise তত্ত্বাবধানে শিক্ষার ক্ষেত্রে, এক্স …

15 machine-learning  deep-learning  terminology