প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি কেরাস কনভলিউশন ডক্সের মধ্য দিয়ে যাচ্ছিলাম এবং আমি দুটি ধরণের কনভলিউশন কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি পেয়েছি। আমি কিছু ওয়েব অনুসন্ধান করেছি এবং এটি আমি কনভ 1 ডি এবং কনভ 2 ডি সম্পর্কে বুঝতে পারি; কনভ 1 ডি সিক্যুয়েন্স এবং কনভ 2 ডি চিত্রগুলির জন্য ব্যবহার করা …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

গ্রেড স্কুলে আমার পদার্থবিজ্ঞানের অধ্যাপক, পাশাপাশি নোবেল বিজয়ী ফেনম্যান, তারা সর্বদা পদার্থবিদ্যায় মৌলিক ধারণা এবং পদ্ধতি যেমন হারমোনিক দোলক, দুল, স্পিনিং টপ এবং ব্ল্যাক বক্সের চিত্রিত করার জন্য খেলনা মডেল বলেছিলেন তা উপস্থিত রাখতেন। স্নায়ুবিক নেটওয়ার্ক প্রয়োগের মূল ধারণাগুলি এবং পদ্ধতিগুলি চিত্রিত করতে কোন খেলনা মডেল ব্যবহার করা হয়? (রেফারেন্স …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি অ-রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলির গাণিতিক অর্থ বোঝার চেষ্টা করছি: আমি কেবল একটি নিবন্ধ পড়েছি নিউরাল নেট একটি অ-রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল হওয়ার বিষয়ে কথা বলছি। তবে আমি বুঝতে পারি যে: প্রথম স্তর: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} জ2= এক্স1∗ ডাব্লুএক্স 2 এইচ 1+ এক্স2∗ ডাব্লুএক্স 2 এইচ 2জ2=এক্স1*Wএক্স2জ1+ +এক্স2*Wএক্স2জ2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} পরবর্তী স্তর Y= বি ∗ ডাব্লুখ …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সম্পর্কে অনেক টিউটোরিয়াল অনলাইন আলোচনা করে এবং প্রায় সকলেই একটি নির্দিষ্ট ধাপের আকার (শিক্ষার হার ) ব্যবহার করে। লাইন অনুসন্ধানের কোনও ব্যবহার নেই কেন (যেমন ব্যাকট্র্যাকিং লাইন অনুসন্ধান বা সঠিক লাইন অনুসন্ধান)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

আমি অনেকগুলি আলোচনার অনুরূপ উপসংহার দেখেছি, যেহেতু মিনিবিচের আকারটি এসজিডি রূপান্তরিত হওয়ার ফলে বাস্তবে আরও শক্ত / খারাপ হয়, উদাহরণস্বরূপ এই কাগজটি এবং এই উত্তরটি । এছাড়াও আমি শুনেছি লোকেরা বড় ব্যাচের আকারের সাহায্যে এই সমস্যাটির সমাধানের জন্য প্রাথমিক পর্যায়ে ছোট শেখার হার বা ব্যাচের আকারের মতো কৌশল ব্যবহার করে। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

আমরা উপলভ্য সমস্ত প্রশিক্ষণের নমুনাগুলির সম্পূর্ণতা এবং মিনি-ব্যাচের আকারকে নমুনার সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছি যার উপরে গ্রেডিয়েন্টটি অবতরণের জন্য প্রয়োজনীয় ওজন / বায়াসগুলির আপডেটগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য আমাদের গড় গড়। আমার প্রশ্ন হ'ল আমাদের একটি মহাকালের মধ্যে প্রতিটি মিনি-ব্যাচ উত্পন্ন করার জন্য প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির সেট থেকে প্রতিস্থাপন ছাড়াই আঁকা উচিত। …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

আমার কাছে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে যা আমাকে সিএনএন সম্পর্কে বিভ্রান্ত করছে। 1) সিএনএন ব্যবহার করে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি কী স্কেল এবং আবর্তন আক্রমণকারী? 2) আমরা আমাদের ডেটা দিয়ে বোঝাতে কার্নেলগুলি ইতিমধ্যে সাহিত্যে সংজ্ঞায়িত করেছি? এই কার্নেলগুলি কি ধরণের? এটি প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন জন্য পৃথক?

18 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

নীচে 6 টি সিদ্ধান্তের সীমানা দেওয়া হল। সিদ্ধান্তের সীমানা হ'ল ভায়োলেট লাইনের। বিন্দু এবং ক্রস দুটি পৃথক ডেটা সেট। কোনটি একটি তা আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে: লিনিয়ার এসভিএম কার্নেলাইজড এসভিএম (অর্ডারের বহুপদী কার্নেল 2) Perceptron পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ নিউরাল নেটওয়ার্ক (10 টি সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট সহ 1 টি লুকানো স্তর) …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

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 

আমি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এ নতুন এবং এখনও ধারণাগুলি শিখছি। আমি একটি বিমূর্ত স্তরে বুঝতে পারি যে কোনও ইকো স্টেট নেটওয়ার্ক (ইএসএন) ইনপুট সরিয়ে ফেলার পরেও ইনপুটগুলির ক্রম , অর্থাৎ একটি সিগন্যাল তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে (পুনরায়) । যাইহোক, আমি স্কলার্পিডিয়া নিবন্ধটি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করা এবং বুঝতে খুব অসুবিধা …

17 neural-networks 

আমি অটোমোবাইলের শ্রেণিবদ্ধ বিজ্ঞাপন সাইটগুলিতে উপলব্ধ দাম এবং বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে অটোমোবাইলের দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেরা মডেলটি সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। এর জন্য আমি সাইকিট-লার্ন লাইব্রেরি এবং পাইব্রাইন এবং নিউরোলব থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির বেশ কয়েকটি মডেল ব্যবহার করেছি। আমি এখন পর্যন্ত যে পদ্ধতির ব্যবহার করেছি তা হ'ল …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

বিশপের বই "প্যাটার্ন শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং মেশিন লার্নিং" এ এটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে নিয়মিতকরণের একটি কৌশল বর্ণনা করেছে। যাইহোক, আমি অনুচ্ছেদে বর্ণনা করছি না যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেল জটিলতার সাথে স্বাধীনতার ডিগ্রি সংখ্যা বৃদ্ধি করে। সম্পর্কিত উদ্ধৃতি নিম্নলিখিত: কোনও নেটওয়ার্কের কার্যকর জটিলতা নিয়ন্ত্রণের উপায় হিসাবে নিয়মিতকরণের বিকল্প হ'ল তাড়াতাড়ি থামার …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ক্ষেত্রে ডুব দিয়েছি এবং আমি তাদের সাথে মোহিত হয়েছি। আমি অবশেষে স্টক এক্সচেঞ্জগুলিতে ট্রেড সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করার জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন কাঠামো তৈরি করেছি এবং এখন আমি এটিতে আমার প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্ক বাস্তবায়ন করতে চলেছি। খুব সহজ এবং আদিম এক, কেবল ব্যবসায়ের জন্য নয়, আসল ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যে নয়। …

17 machine-learning  neural-networks 

আমি LSTM স্নায়ুর নেটওয়ার্ক নিম্নলিখিত ব্লগের মাধ্যমে যাচ্ছি: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ এলএসটিএমগুলির বিভিন্ন কনফিগারেশনের জন্য লেখক ইনপুট ভেক্টর এক্সকে [নমুনা, সময়ের ধাপ, বৈশিষ্ট্য] হিসাবে পুনরায় আকার দিন। লেখক লিখেছেন প্রকৃতপক্ষে, বর্ণগুলির ক্রমগুলি পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির এক সময়ের পদক্ষেপের পরিবর্তে কোনও বৈশিষ্ট্যের সময়ের পদক্ষেপ। আমরা নেটওয়ার্ককে আরও প্রসঙ্গ দিয়েছি, তবে এটি প্রত্যাশার মতো আরও …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

সম্প্রতি, আমি অটোনকোডারগুলি নিয়ে পড়াশোনা করেছি। যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে একটি স্বয়ংক্রিয়কোডার হ'ল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যেখানে ইনপুট স্তর আউটপুট স্তরের অনুরূপ। সুতরাং, নিউরাল নেটওয়ার্কটি ইনপুটটিকে সোনার মান হিসাবে ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করে। এই মডেলটির দরকারীতা কী? কিছু আউটপুট উপাদান পুনর্নির্মাণের চেষ্টা করার ফলে কী কী …

17 neural-networks  autoencoders