প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি একটি অপটিকাল চরিত্র স্বীকৃতি (ওসিআর) প্রকল্প করতে চাইছি। কিছু গবেষণা করার পরে আমি এমন একটি স্থাপত্য জুড়ে এসেছি যা আকর্ষণীয় বলে মনে হচ্ছে: সিএনএন + আরএনএন + সিটিসি। আমি কনভলিউটেড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন), এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (আরএনএন) এর সাথে পরিচিত, তবে সংযোগবাদী টেম্পোরাল ক্লাসিফিকেশন (সিটিসি) কী? আমি সাধারণ …

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

বেসিক মেশিন লার্নিংয়ে আমাদের নিম্নলিখিত "থাম্বের নিয়ম" শেখানো হয়: ক) আপনার হাইপোথিসিস সেটের ভিসি ডাইমেনশনের আকারের তুলনায় আপনার ডেটার আকার কমপক্ষে 10 গুণ হওয়া উচিত। খ) এন সংযোগ সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রায় এন এর ভিসি মাত্রা থাকে has সুতরাং যখন একটি গভীর শিক্ষার স্নায়বিক নেটওয়ার্ক বলেছে, কয়েক মিলিয়ন ইউনিট, …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

আমি কার্ল ডোরস্চের ভেরিয়েশনাল অটোনকোডার্সের এই টিউটোরিয়ালটি অধ্যয়ন করছি । দ্বিতীয় পৃষ্ঠায় এটি উল্লেখ করেছে: এই জাতীয় ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে অন্যতম জনপ্রিয় হ'ল ভেরিয়াল অটোইনকোডার [1, 3], এই টিউটোরিয়ালটির বিষয়। এই মডেলটির অনুমানগুলি দুর্বল, এবং ব্যাকপ্রেগেশন দ্বারা প্রশিক্ষণ দ্রুত fast ভিএইগুলি প্রায় অনুমান করে তবে এই আনুমানিক মাধ্যমে প্রবর্তিত ত্রুটিটি উচ্চ …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

গভীর শেখার সাহিত্য গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত অ-ধ্রুবক শিক্ষার হার ব্যবহার করে চতুর কৌশল দ্বারা পূর্ণ। ক্ষতিকারক ক্ষয়, আরএমএসপ্রপ, অ্যাডাগ্রাড ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি কার্যকর করা সহজ এবং প্রতিটি গভীর শেখার প্যাকেজে পাওয়া যায়, তবুও এগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বাইরে অস্তিত্বহীন বলে মনে হয়। এটির জন্যে কোন কারণ আছে কি? যদি এটি হয় যে …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

গভীর বিশ্বাস বা কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি সেগুলি তাদের চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ, চ্যাট্যাক্টর সনাক্তকরণ বা বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য ব্যবহার করে। উচ্চতর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কি ধ্রুপদী পুনর্বিবেচনামূলক কাজের জন্যও কার্যকর, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি কাঠামোগত নয় (উদাহরণস্বরূপ, ক্রম বা গ্রিডে সাজানো নয়)? যদি হ্যাঁ, আপনি একটি উদাহরণ দিতে …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

ধরা যাক আমি 2-স্তরযুক্ত স্ট্যাকড অটোরকোডার এবং 2-স্তরগুলির নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য একটি অ্যালগরিদম লিখছি। তারা কি একই জিনিস বা পার্থক্য? আমি যা বুঝতে পারি তা হ'ল আমি যখন একটি স্ট্যাকড অটোরকোডার তৈরি করি তখন আমি স্তর দ্বারা স্তর তৈরি করতাম। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, আমি নেটওয়ার্কের সমস্ত পরামিতিগুলিকে আরম্ভ করব …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

এটি কনভলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে কাগজের দক্ষ অবজেক্ট লোকালাইজেশন সম্পর্কিত উল্লেখ করা হয়েছে এবং আমি যা বুঝতে পারি তাতে ড্রপআউট 2 ডি তে প্রয়োগ করা হয়। স্পেসিয়াল 2 ডি ড্রপআউট কীভাবে বাস্তবায়িত হয় সে সম্পর্কে কেরাসের কোড পড়ার পরে, মূলত আকারের একটি র্যান্ডম বাইনারি মাস্ক [ব্যাচ_সাইজ, 1, 1, নাম_চ্যানেল] প্রয়োগ …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

বিশেষত কাগল প্রতিযোগিতার প্রসঙ্গে আমি লক্ষ্য করেছি যে মডেলটির পারফরম্যান্স সমস্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন / ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে। যদিও আমি আরও বুঝতে পারি যে আরও প্রচলিত / পুরাতন-স্কুল এমএল অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করার ক্ষেত্রে কেন এমনটি হয় তবে গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার সময় কেন এমনটি হবে তা আমি দেখতে পাচ্ছি না। …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

কেরাস এম্বেডিং স্তরটিতে এম্বেডিং স্তরটি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়? (টেনসরফ্লো ব্যাকএন্ড ব্যবহার করে বলুন, এর অর্থ এটি ওয়ার্ড টুভেক, গ্লোভ বা ফাস্টটেক্সটের সমান) ধরে নিন আমরা একটি পূর্বনির্ধারিত এম্বেডিং ব্যবহার করি না।

14 deep-learning  keras  word-embeddings 

আমার 34 টি ইনপুট কলাম এবং 8 আউটপুট কলাম সমেত একটি ডেটাসেট রয়েছে। সমস্যাটি সমাধান করার একটি উপায় হ'ল 34 আউটপুট নেওয়া এবং প্রতিটি আউটপুট কলামের জন্য স্বতন্ত্র রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা। আমি ভাবছি বিশেষত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কেবলমাত্র একটি মডেল ব্যবহার করে এই সমস্যাটি সমাধান করা যেতে পারে। …

14 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

বায়েশিয়ান ডিপ লার্নিং কী এবং এটি কীভাবে সনাতন বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান এবং traditionalতিহ্যবাহী ডিপ লার্নিংয়ের সাথে সম্পর্কিত? জড়িত মূল ধারণা এবং গণিত কি কি? আমি কি বলতে পারি এটি কেবল প্যারাম্যাট্রিক বেইসিয়ান পরিসংখ্যান? এর মূল কাজগুলি পাশাপাশি এর বর্তমান প্রধান বিকাশ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী? পিএস: বায়েশিয়ান ডিপ লার্নিং অনেক মনোযোগ …

13 bayesian  deep-learning 

গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার বিষয়ে ডিপমাইন্ডের ২০১৫ সালের গবেষণাপত্রে এটি উল্লেখ করেছে যে "অস্থির শিক্ষার কারণে আরআরএলকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে একত্রিত করার আগের প্রচেষ্টাগুলি ব্যর্থ হয়েছিল"। কাগজটি পর্যবেক্ষণ জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কের ভিত্তিতে এর কয়েকটি কারণ তালিকাভুক্ত করে। দয়া করে কেউ কি এর অর্থ ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটি কি ওভারফিটিংয়ের একটি রূপ, …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কটিকে "বোকা" বানানোর জন্য ম্যানুয়ালি চিত্রগুলি রচনা সম্পর্কে কিছু কাগজপত্র পড়েছি (নীচে দেখুন)। এটি কি কারণ যে নেটওয়ার্কগুলি কেবল শর্তযুক্ত সম্ভাবনা মডেল করে ? যদি কোনও নেটওয়ার্ক যৌথ সম্ভাব্যতা p ( y , x ) কে মডেল করতে পারে তবে কি এখনও এই ধরনের ঘটনা ঘটতে পারে?p(y|x)p(y|x)p(y|x)p(y,x)p(y,x)p(y,x) আমার …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি এটি জানতে চাই এবং এটি কীভাবে জমায়েতের থেকে আলাদা? মনে করুন, আমি শ্রেণিবিন্যাস এবং বিভাগকরণের ক্ষেত্রে উচ্চতর নির্ভুলতা অর্জন করতে চাই, একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য, যদি আমি এটি অর্জনের জন্য সিএনএন, আরএনএন ইত্যাদির মতো বিভিন্ন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করি তবে এটাকে এন্ড-এন্ড মডেল বলা হয়? (আর্কিটেকচার?) নাকি?

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

পটভূমি: জেফ্রি হিন্টনের এই দুর্দান্ত কথাবার্তা দেখার পরে কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় আমি সম্প্রতি গভীর মাত্রায় ডেটা বর্ধনের গুরুত্ব বুঝতে পেরেছি । তিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে বর্তমান প্রজন্মের কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি পরীক্ষার অধীনে অবজেক্টের রেফারেন্সের ফ্রেমটিকে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম হয় না, কোনও নেটওয়ার্কের পক্ষে সত্যিকার অর্থে যে কোনও …

13 machine-learning  deep-learning