প্রশ্ন ট্যাগ «deep-learning»

আমি সেন্টিমেন্টের পূর্বাভাসের জন্য ১৫০০ টি টুইটকে মডেলিং করছি একটি একক স্তর এলএসটিএম দিয়ে 128 টি লুকানো ইউনিট সহ 80 ডাইমেনড সহ ওয়ার্ড 2vec- এর মতো উপস্থাপনা ব্যবহার করে। আমি 1 যুগের পরে একটি বংশদ্ভুত নির্ভুলতা (এলোমেলো = 20% সহ 38%) পেয়েছি। প্রশিক্ষণের যথার্থতা আরোহণের সূচনা হওয়ার সাথে সাথে আরও …

13 deep-learning  regularization  overfitting  lstm 

পাঠ্যের শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য আমি একটি lstm এবং ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছি। আমি পাঠ্যটিকে এক-গরম ভেক্টরগুলিতে রূপান্তর করি এবং প্রতিটিকে lstm এ ফিড করি যাতে আমি এটির একক উপস্থাপনা হিসাবে সংক্ষিপ্ত করতে পারি। তারপরে আমি এটি অন্য নেটওয়ার্কে ফিড করব। তবে আমি কীভাবে প্রশিক্ষণ দেব? আমি কেবল পাঠ্যটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই …

13 classification  neural-networks  deep-learning  lstm 

আমি গভীর শিক্ষার উপর যোশুয়া বেনজিওর বইটি পড়ছিলাম এবং এটি 224 পৃষ্ঠায় বলেছে: কনভ্যোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি কেবল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা তাদের ম্যাট্রিক্সের গুনের জায়গায় কমপক্ষে একটি স্তরগুলিতে কনভোলশন ব্যবহার করে। তবে, গাণিতিকভাবে সুনির্দিষ্ট অর্থে কীভাবে "কনভলিউশনের মাধ্যমে ম্যাট্রিক্স গুণকে প্রতিস্থাপন করা যায়" সে সম্পর্কে আমি 100% নিশ্চিত ছিলাম না। আমাকে কী …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

সম্প্রতি আমি ইয়ান ডাউফিন এট আল-র একটি কাগজ পড়েছি। হাই-ডাইমেনশনাল নন-কনভেক্স অপটিমাইজেশনে স্যাডল পয়েন্ট সমস্যার সনাক্তকরণ এবং আক্রমণ করা , যেখানে তারা স্যাডল-ফ্রি নিউটন নামে একটি আকর্ষণীয় বংশদ্ভুত অ্যালগরিদম প্রবর্তন করে , যা ঠিক নিউরাল নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত বলে মনে হয় এবং স্যাডল পয়েন্টগুলিতে আটকা পড়তে হবে না ভ্যানিলা …

13 optimization  deep-learning  gradient-descent 

মিশ্রণমূলক অপ্টিমাইজেশান সমস্যার জন্য গভীর শিক্ষার ব্যবহার নিয়ে গবেষণা গ্রুপগুলি কাজ করছে?

13 optimization  deep-learning 

আমি একগুচ্ছ প্যারামের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান সেটআপ করি। আমি কেরাস নিউরাল নেট এর সেরা পরামিতিগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করে। আউটপুট হয় হয় 1 বা 0. 0 প্রায় 200 বৈশিষ্ট্য রয়েছে are আমি যখন গ্রিড অনুসন্ধান করেছি তখন আমি একগুচ্ছ মডেল এবং তাদের পরামিতি পেয়েছি। সেরা মডেলের …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

এমন কোনও সাহিত্য আছে যা স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হওয়ার সময় মিনিবেচের আকারের পছন্দটি পরীক্ষা করে? আমার অভিজ্ঞতাকে, এটি একটি অভিজ্ঞতাগত পছন্দ বলে মনে হয়, সাধারণত ক্রস-বৈধতা বা থাম্বের বিভিন্ন নিয়ম ব্যবহার করে পাওয়া যায়। বৈধতা ত্রুটি হ্রাস হওয়ায় আস্তে আস্তে মিনিব্যাচের আকার বাড়ানো কি ভাল ধারণা? এটি সাধারণকরণের ত্রুটিতে কী …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

গুগল ইনসেপশন মডেলের টপোলজি এখানে পাওয়া যাবে: গুগল ইনসেপশন নেটওয়ার্ক আমি লক্ষ্য করেছি যে এই মডেলটিতে 3 টি সফটম্যাক্স স্তর রয়েছে (# 154, # 152, # 145), এবং তাদের মধ্যে 2 এই মডেলটির প্রারম্ভিক এক ধরণের প্রস্থান। আমি যা জানি, সফটম্যাক্স স্তরটি চূড়ান্ত আউটপুট জন্য, তাই কেন এত কিছু আছে? …

13 deep-learning  conv-neural-network 

যখন আমরা সমস্ত অ্যাক্টিভেশন স্তরগুলির জন্য রিলু ব্যবহার করি তখন গভীর কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য নেতিবাচক ওজন (পর্যাপ্ত যুগের পরে) থাকা কি সম্ভব?

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

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 10 মাস আগে বন্ধ ছিল । আমি জানি যে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রচুর গ্রন্থাগার রয়েছে এবং ক্যাফে, থানো, টেনসরফ্লো, কেরাস, এর মতো গভীর …

13 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

ব্যাচ নরমালাইজেশন গভীর নিউরাল নেটগুলিতে যথেষ্ট পারফরম্যান্স উন্নতির জন্য জমা দেওয়া হয়েছে। ইন্টারনেটে প্রচুর পরিমাণে উপাদান দেখায় যে কীভাবে এটি অ্যাক্টিভেশন-বাই-অ্যাক্টিভেশন ভিত্তিতে প্রয়োগ করা যায়। আমি ইতিমধ্যে ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ব্যবহার করে ব্যাকপ্রপ বাস্তবায়ন করেছি এবং দিয়েছি যে আমি উচ্চ স্তরের ভাষায় Rcpp(এবং শেষ পর্যন্ত forজিপিইউ'র উপর নির্ভর করে ঘন ম্যাট্রিক্স …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাম্প্রতিক অগ্রগতি সংক্ষেপে উপন্যাসের আর্কিটেকচারের ক্রম দ্বারা প্রধানত এর ক্রমবর্ধমান নকশা জটিলতার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে। লেনেট 5 (1994) থেকে অ্যালেক্সনেট (2012), ওভারফিট (2013) এবং গুগলনেট / ইনসেপশন (2014) এবং আরও ... উপাত্তের উপর নির্ভর করে কোন আর্কিটেকচারটি ব্যবহার করতে মেশিনকে সিদ্ধান্ত / ডিজাইন করার কোনও প্রচেষ্টা আছে?

12 neural-networks  deep-learning 

এমএল / ডিএল ক্ষেত্রে একজন বহিরাগত; টেনস্রোফ্লো ভিত্তিক যা উদ্যাতি ডিপ লার্নিং কোর্স শুরু করেছে; অ্যাসাইনমেন্ট করা 3 সমস্যা 4; নিম্নলিখিত কনফিগারেশনের মাধ্যমে শিক্ষার হার টিউন করার চেষ্টা করছেন: ব্যাচের আকার 128 পদক্ষেপের সংখ্যা: 2 টি যুগ পূরন করতে যথেষ্ট লুকানো স্তরগুলির আকার: 1024, 305, 75 ওজন সূচনা: স্ট্যান্ড সহ …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

বলুন যে আমি অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে একটি আরএনএন / এলএসটিএম ব্যবহার করি, এটি বহু-এক-এক পদ্ধতির ( এই ব্লগটি দেখুন )। নেটওয়ার্কটি সময় (বিপিটিটি) এর মাধ্যমে একটি ছিন্ন বিচ্ছিন্ন ব্যাকপ্রোপ্যাগেশনের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হয়, যেখানে নেটওয়ার্কটি যথারীতি কেবল 30 টি শেষ ধাপের জন্য নিবন্ধভুক্ত থাকে। আমার ক্ষেত্রে আমার প্রতিটি পাঠ্য বিভাগ যা …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language  backpropagation 

আয়ান গুডফেলোর ডিপ লার্নিং বইয়ে এটি লেখা আছে কখনও কখনও, আমরা ক্ষতি সম্পর্কিত ফাংশনটি সত্যই বলে থাকি (বলুন, শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি) কোনওটি দক্ষতার সাথে অনুকূল করা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, প্রত্যাশিত 0-1 হ্রাসটি হ্রাস করা সাধারণত রৈখিক শ্রেণিবদ্ধের জন্য সাধারণত ইনট্রাক্ট (ইনপুট মাত্রায় ক্ষতিকারক) is এই ধরনের পরিস্থিতিতে, সাধারণত এর পরিবর্তে একটি …

12 neural-networks  deep-learning  loss-functions