প্রশ্ন ট্যাগ «machine-learning»

আমি চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসে একটি বৈজ্ঞানিক কাগজ পড়ছি। পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলিতে তারা শীর্ষ -1 এবং শীর্ষ -5 নির্ভুলতার কথা বলে তবে আমি এই শব্দটি কখনও শুনিনি, গুগল ব্যবহার করে এটি খুঁজে পাচ্ছি না। কেউ আমাকে একটি সংজ্ঞা দিতে পারে বা কোথাও আমাকে নির্দেশ করতে পারে? :)

15 machine-learning 

লিনিয়ার এসভিএম শ্রেণিবিন্যাস সম্পাদন করার সময়, প্রশিক্ষণ ডেটা স্বাভাবিক করার জন্য এটি প্রায়শই সহায়ক example এই প্রক্রিয়া কেন নাটকীয়ভাবে শ্রেণিবিন্যাসের কার্য সম্পাদন করে?

15 machine-learning  svm  standardization 

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 

আমি ডিপ লার্নিংয়ের জন্য অ্যাডাম অপ্টিমাইজার সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং নীচের বাক্যটি পেরিয়েছিলাম ডিগ্র লার্নিং বাই বেগনিও, গুডফেলো এবং কোর্টভিলে-র নীচে: আদম প্রথম অর্ডার মুহুর্তের (গতিবেগের মেয়াদ) এবং (নিরীক্ষিত) দ্বিতীয়-ক্রমের মুহুর্তগুলির অনুমানের সংশোধন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য উত্সে তাদের সূচনা হিসাবে বিবেচনা করে। দেখে মনে হচ্ছে যে এই পক্ষপাত সংশোধন শর্তাদি অন্তর্ভুক্ত …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

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 

আমার কাছে দুটি ডেটা সেট রয়েছে (উত্স এবং লক্ষ্য ডেটা) যা বিভিন্ন বিতরণ অনুসরণ করে। আমি এমএমডি ব্যবহার করছি - এটি উত্স এবং লক্ষ্য ডেটার মধ্যে প্রান্তিক বিতরণ গণনা করার জন্য একটি অ-প্যারাম্যাট্রিক দূরত্ব বিতরণ। উত্স তথ্য, এক্স লক্ষ্য তথ্য, এক্সটি অভিযোজন ম্যাট্রিক্স এ * অনুমিত ডেটা, যদ = একটি …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি বর্তমানে পরিসংখ্যান / একোমেট্রিক্সের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

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 

কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে (সিএনএন) প্রতিটি পদক্ষেপে ওজনের ম্যাট্রিক্স কনভলশনটি এগিয়ে যাওয়ার আগে কার্নেল ম্যাট্রিক্স পেতে তার সারি এবং কলামগুলি উল্টে যায়। এটি হুগো লোরোচেলের একটি সিরিজের ভিডিওতে এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে : লুকানো মানচিত্রের গণনা করা কার্নেল ম্যাট্রিক্স [...] ব্যবহার করে পূর্ববর্তী স্তর থেকে একটি চ্যানেলের সাথে একটি পৃথক সমঝোতা …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

আমি আপাতদৃষ্টিতে সহজ সমস্যার সাথে আক্রান্ত হয়েছি, তবে বেশ কয়েক সপ্তাহ ধরে আমি এখন পর্যন্ত উপযুক্ত সমাধান খুঁজে পাইনি। আমার কাছে প্রচুর জরিপ / সমীক্ষার তথ্য রয়েছে (দশ হাজার উত্তরদাতারা, ডেটাসেটে 50k বলুন), এমন কিছু থেকে আসবে যেটা আমি আশা করি জটিল ও ডিজাইন করা সমীক্ষাকে বলা হয় ওয়েট, স্ট্র্যাটিফিকেশন, …

14 machine-learning  survey-weights  survey-sampling 

আমি আমার কলেজে একটি মেশিন লার্নিং কোর্স নিয়েছি। কোয়েসের একটিতে এই প্রশ্নটি করা হয়েছিল। মডেল 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon মডেল 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon উপরের কোন মডেল ডেটা আরও ভাল ফিট করতে পারে? (ধরুন লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে ডেটা …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

এই প্রশ্নের কাঠামোটি নিম্নরূপ: প্রথমে আমি জমায়েত শেখার ধারণাটি সরবরাহ করি, আরও আমি প্যাটার্ন সনাক্তকরণ কার্যগুলির একটি তালিকা সরবরাহ করি, তারপরে আমি জড়িত শেখার অ্যালগরিদমগুলির উদাহরণ দিই এবং অবশেষে, আমার প্রশ্নটি প্রবর্তন করি। যাদের সমস্ত পরিপূরক তথ্যের প্রয়োজন নেই তারা কেবল শিরোনামগুলি দেখুন এবং সরাসরি আমার প্রশ্নের দিকে যান। জড়ো …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

এমসিএমসি পদ্ধতিগুলির কি বড় আকারের অধ্যয়ন হয়েছে যা পরীক্ষার ঘনত্বের স্যুটটিতে বিভিন্ন বিভিন্ন অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্সের তুলনা করে? আমি রিওস এবং সহিনিডিসের কাগজ (২০১৩) এর সমতুল্য কিছু নিয়ে ভাবছি , যা পরীক্ষার বিভিন্ন শ্রেণির বহু সংখ্যক ডেরাইভেটিভ-মুক্ত ব্ল্যাক-বাক্স অপটিমাইজারের একটি সম্পূর্ণ তুলনা। এমসিএমসির জন্য, পারফরম্যান্সটি অনুমান করা যায়, যেমন, ঘনত্ব মূল্যায়নের …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc 

আমি কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গিতে একটি অসুস্থ পোজযুক্ত সমস্যার জন্য অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং উইকিপিডিয়ায় অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কে নীচের ব্যাখ্যাটি পেয়েছিলাম। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল তারা কেন এই অপ্টিমাইজেশনটিকে কম্পিউটার ভিশনে " এনার্জি মিনিমাইজেশন " বলে? একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা নিম্নলিখিত উপায়ে উপস্থাপন করা যেতে পারে: প্রদত্ত: একটি ফাংশন কিছু সেট …

14 machine-learning  optimization  computer-vision