প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

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 

আমি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন মডেলগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি সবসময় 'সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি' পড়ি, তবে এর অর্থ কী? আমি জানি একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য বৈশিষ্ট্যটি কী বোঝায় তবে আমি সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির ধারণাটি বুঝতে পারি না। আমি যে বিষয়ের সন্ধান করতে পারি তার প্রতিটি কাগজ ঠিক খুব অগভীর। সম্পাদনা: …

15 machine-learning  data-mining  recommender-system 

ধরা যাক আমার একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে। সাধারণ ব্যাচ শেখায়, আমার ওজন কম দেওয়া রোধ করতে এবং ওজন কম রাখার জন্য আমার নিয়ামক পদ থাকতে হবে। আমি আমার বৈশিষ্ট্যগুলিও স্বাভাবিক এবং স্কেল করব। একটি অনলাইন লার্নিং সেটিংয়ে, আমি একটানা তথ্যের স্ট্রিম পাচ্ছি। আমি প্রতিটি উদাহরণ সহ গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত আপডেট …

15 machine-learning  normalization  regularization  online 

আমি কেগল প্রতিযোগিতায় ব্যবহৃত বিভিন্ন ত্রুটি মেট্রিকগুলি দেখেছি: আরএমএস, গড়-বর্গক্ষেত্র, এউসি, অন্যদের মধ্যে। একটি ত্রুটি মেট্রিক বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে সাধারণ নিয়ম কী, অর্থাত আপনি প্রদত্ত সমস্যার জন্য কোন ত্রুটি মেট্রিকটি ব্যবহার করবেন তা আপনি কীভাবে জানবেন? কোন নির্দেশিকা আছে?

15 machine-learning  classification  error 

আরওসি বক্ররেখাগুলির সুবিধা কী? উদাহরণস্বরূপ আমি কয়েকটি চিত্রকে শ্রেণিবদ্ধ করছি যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা। আমি প্রায় 500 টি বৈশিষ্ট্য আহরণ করেছি এবং বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট নির্বাচন করতে একটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছি তারপর আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য এসভিএম প্রয়োগ করেছি। এই ক্ষেত্রে আমি কীভাবে একটি আরওসি বক্ররেখা পেতে পারি? আমার …

15 machine-learning  roc 

বিকল্পভাবে, বৈদেশিক মুদ্রার বাজারের পূর্বাভাস দেওয়া। আমি জানি এটি বেশ জটিল হয়ে উঠতে পারে, সুতরাং একটি ভূমিকা হিসাবে, আমি একটি সাধারণ ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ অ্যালগরিদম খুঁজছি যার কিছুটা যথার্থতা রয়েছে। (এটি একটি এমএসসি বিশ্ববিদ্যালয় প্রকল্পের জন্য যা চার মাস স্থায়ী হয়) আমি পড়েছি যে একটি মাল্টি-লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক কার্যকর হতে পারে। কোন …

15 machine-learning  finance 

ইনপুটগুলির একটি ক্রম দেওয়া, আমাকে এই ক্রমটির একটি নির্দিষ্ট পছন্দসই সম্পত্তি রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে হবে। সম্পত্তিটি কেবল সত্য বা মিথ্যা হতে পারে, এটি হল মাত্র দুটি সম্ভাব্য শ্রেণি যা একটি অনুক্রমের অন্তর্ভুক্ত। ক্রম এবং সম্পত্তির মধ্যে সঠিক সম্পর্কটি অস্পষ্ট, তবে আমি বিশ্বাস করি এটি অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং এটি …

15 machine-learning  classification  modeling 

আমার নিউরাল নেটওয়ার্কের ফলোআপ হিসাবে ইউক্লিডিয়ান দূরত্বটি শিখতেও পারছে না আমি আরও বেশি সরল করেছি এবং একক রিলুতে (এলোমেলো ওজন সহ) একক আরএলইউতে প্রশিক্ষণের চেষ্টা করেছি। এটি সেখানে রয়েছে সহজতম নেটওয়ার্ক এবং তবুও এটি রূপান্তর করতে ব্যর্থ অর্ধেক সময়। প্রাথমিক অনুমান যদি লক্ষ্য হিসাবে একই রকমের দিকে থাকে তবে তা …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

আমি আমার পাইথন কোডে কেএল ডাইভার্জেন্স ব্যবহার করতে যাচ্ছি এবং আমি এই টিউটোরিয়ালটি পেয়েছি । এই টিউটোরিয়ালে, কেএল ডাইভারজেন্স বাস্তবায়ন করা বেশ সহজ। kl = (model * np.log(model/actual)).sum() আমি যেমন বুঝতে পারি, এর সম্ভাব্যতা বন্টন হতে হবে modelএবং actual<= 1 হওয়া উচিত। আমার প্রশ্নটি হল, কে-এর সর্বাধিক সীমাবদ্ধ / সর্বাধিক …

15 machine-learning  distance  kullback-leibler 

কার্যত যেকোন ডাটাবেস আমরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই কিছু বৈশিষ্ট্যের জন্য হারিয়ে যাওয়া মান খুঁজে পাবে। এই সমস্যাটি মোকাবেলার জন্য বিভিন্ন পন্থা রয়েছে, লাইনগুলি বাদ না দেওয়া পর্যন্ত যেগুলি বৈশিষ্ট্যের গড় মানগুলি পূরণ না করে অবধি মানগুলি রয়েছে। আমি আরও কিছুটা দৃ approach় পদ্ধতির জন্য ব্যবহার …

15 machine-learning  scikit-learn  data-imputation 

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 

আমি নির্ভুলতা প্রত্যাহার বক্ররেখা বোঝার চেষ্টা করছি, আমি বুঝতে পারি যথার্থতা এবং পুনরুদ্ধার কী তবে আমি যে জিনিসটি বুঝতে পারি না তা হ'ল "বেসলাইন" মান। আমি এই লিঙ্কটি পড়ছিলাম https://classeval.wordpress.com/intr پيداوار/ intr پيداوار- to- the- precision- recall- plot/ এবং "একটি নিখুঁত শ্রেণিবদ্ধীর একটি যথার্থ-পুনরুদ্ধার বক্ররেখায়" দেখানো বেসলাইন অংশটি আমি বুঝতে …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

কেউ দয়া করে আমাকে কীভাবে ব্যাচ পদ্ধতিটি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার কথা বলছেন? আমি পড়েছি, প্রশিক্ষণ সংস্থার সমস্ত নমুনার জন্য, ব্যাচ মোডে, আমরা ত্রুটিটি গণনা করি, ডেল্টা এবং সুতরাং নেটওয়ার্কের প্রতিটি নিউরনের জন্য ডেল্টা ওজন এবং তারপরে অবিলম্বে ওজনগুলি আপডেট করার পরিবর্তে, আমরা সেগুলি জমা করি এবং তারপরে …

15 machine-learning  neural-networks 

মনে করুন আমাদের কাছে ওয়াই এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারী এক্স 1, ...., এক্সএন রয়েছে। যদি আমরা এক্স 1, ...., এক্সএন এর লিনিয়ার মডেলের মাধ্যমে ওয়াইয়ের সাথে ফিট করার চেষ্টা করি এবং ঠিক তখনই ঘটেছিল যে ওয়াই এবং এক্স 1 এর মধ্যে সত্যিকারের সম্পর্ক, ..., এক্সএন লিনিয়ার ছিল না, আমরা সম্ভবত সক্ষম হব …

15 machine-learning  random-forest