প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি টাইমসরিজ ডেটা মডেলিংয়ের জন্য একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এর একটি এলএসটিএম ( দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি ) সংস্করণটি ব্যবহার করতে চাইছি। তথ্যের ক্রম দৈর্ঘ্য বাড়ার সাথে সাথে নেটওয়ার্কের জটিলতা বৃদ্ধি পায়। অতএব আমি কৌতূহলী যে কোন যথাযথ দৈর্ঘ্য কোনও ভাল নির্ভুলতার সাথে মডেল করা সম্ভব হবে? আমি অত্যাধুনিক পদ্ধতির …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

আমি বিভিন্ন কাজের জন্য কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক (এমএলপি (সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত), এলম্যান (পুনরাবৃত্ত) তৈরি করেছি, যেমন পং খেলা, হাতের লেখার অঙ্কগুলি এবং স্টাফ শ্রেণিবদ্ধকরণ ... অতিরিক্ত হিসাবে আমি কয়েকটি প্রথম কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তৈরি করার চেষ্টা করেছি, যেমন বহু-অঙ্কিত হস্তাক্ষর নোটগুলি শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য, তবে বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার পাঠ্যগুলিতে আমি সম্পূর্ণ …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps 

নিউরাল নেটওয়ার্ক সাহিত্যের প্রতিচ্ছবি হিসাবে আমরা নিউরোমর্ফিক টোপোলজিস ("নিউরাল-নেটওয়ার্ক" -র মতো আর্কিটেকচার) সহ অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সনাক্ত করতে পারি। এবং আমি ইউনিভার্সাল আনুমানিক উপপাদ্য সম্পর্কে কথা বলছি না । উদাহরণ নীচে দেওয়া হল। তারপরে, এটি আমাকে অবাক করে তোলে: একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের সংজ্ঞা কী? এর টপোলজি থেকে সমস্ত কিছু coverেকে …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

গুগল থেকে আমি এর সন্তোষজনক উত্তর খুঁজে পাইনি । অবশ্যই আমার কাছে থাকা ডেটা যদি কয়েক মিলিয়ন ক্রমের হয় তবে গভীর শেখার উপায়। এবং আমি পড়েছি যে যখন আমার কাছে বড় ডেটা নেই তখন সম্ভবত মেশিন লার্নিংয়ে অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা ভাল। প্রদত্ত কারণটি হ'ল অতিরিক্ত মানানসই। মেশিন লার্নিং: যেমন …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

আমি কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করব তা শিখার চেষ্টা করছি। আমি এই টিউটোরিয়াল পড়ছিলাম । একটি টাইম সিরিজ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ঝুলানো মান ব্যবহার করার পরttt এ মানটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য লেখক নীচের প্লটটি অর্জন করেন, যেখানে নীল রেখাটি সময় সিরিজ, সবুজই ট্রেনের ডেটাতে পূর্বাভাস, লাল পরীক্ষার ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

কোন পর্যায়ে আমরা বহু স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা বা অন্য উপায়ে বলতে শুরু করি 'গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সর্বনিম্ন স্তরগুলির সংখ্যা কত?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

আমি যখন মিনি ব্যাচের গ্রেডিয়েন্ট শালীন প্রয়োগ করেছি, তখন আমি প্রশিক্ষণ ব্যাচের সমস্ত উদাহরণের গ্রেডিয়েন্টগুলি গড়েছি। তবে, আমি লক্ষ্য করেছি যে অনলাইন গ্রেডিয়েন্ট শালীনের তুলনায় এখন অনুকূল শিক্ষার হার অনেক বেশি। আমার অন্তর্নিহিততা এটি কারণ হ'ল গড় গ্রেডিয়েন্টটি কম গোলমাল এবং এটি দ্রুত অনুসরণ করা যেতে পারে। সুতরাং সম্ভবত এটি …

15 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

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 

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 

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 

নিউরাল নেটওয়ার্কের মিনি-ব্যাচের প্রশিক্ষণে শুনেছি, প্রতিটি মহাকালের আগে প্রশিক্ষণের ডেটা বদলানো একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুশীলন। কেউ কি ব্যাখ্যা করতে পারে যে প্রতিটি যুগের রদবদল সাহায্য করে? গুগল অনুসন্ধান থেকে আমি নিম্নলিখিত উত্তরগুলি পেয়েছি: এটি প্রশিক্ষণকে দ্রুত রূপান্তর করতে সহায়তা করে এটি প্রশিক্ষণের সময় কোনও পক্ষপাত প্রতিরোধ করে এটি মডেলটিকে প্রশিক্ষণের ক্রম …

15 neural-networks 

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 

আমি মাত্রাগুলি অভিশাপ সম্পর্কে যে জায়গাগুলি পড়ছি সেগুলি প্রাথমিকভাবে কেএনএন এবং সাধারণভাবে রৈখিক মডেলগুলির সাথে একত্রে এটি ব্যাখ্যা করে। আমি নিয়মিত ক্যাগলে শীর্ষস্থানীয় র‌্যাটার্সকে ডেটাসেটে এমন হাজার হাজার বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে দেখি যা খুব কমই 100 কে ডেটা পয়েন্ট থাকে। এগুলি সাধারণত অন্যদের মধ্যে বুস্টেড গাছ এবং এনএন ব্যবহার করে। …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

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 

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