প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কে, আপনি সাধারণত বেশ কয়েকটি সময় পদক্ষেপের মাধ্যমে নেটওয়ার্কটি "আনারোল" করুন এবং তারপরে ইনপুটগুলির ক্রম জুড়ে প্রচার করে এগিয়ে যেতে পারেন। আপনি ক্রমের প্রতিটি পৃথক পদক্ষেপের পরে ওজনগুলি কেন আপডেট করবেন না? (1 টি কাটা দৈর্ঘ্যের দৈর্ঘ্যটি ব্যবহারের সমতুল্য, তাই আনারোল করার মতো কিছুই নেই) এটি সম্পূর্ণভাবে …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

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 

আমি আমার প্রথম প্রকল্পটি একসাথে রাখার চেষ্টা করছি a আমার মনে একটি গানের শ্রেণিবদ্ধকরণ প্রকল্প ছিল, তবে যেহেতু আমি ম্যানুয়ালি লেবেলিং করব, তাই আমি যুক্তিসঙ্গতভাবে প্রায় 1000 গান বা hours০ ঘন্টা সংগীত একসাথে রাখতে পারি। আমি বেশ কয়েকটি ক্লাসের সাথে শ্রেণিবদ্ধ করবো, সুতরাং এটি সম্ভব যে প্রশিক্ষণে একটি শ্রেণিতে কমপক্ষে …

14 neural-networks 

গভীর বিশ্বাস বা কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে আমি যে সমস্ত উদাহরণ পেয়েছি সেগুলি তাদের চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ, চ্যাট্যাক্টর সনাক্তকরণ বা বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য ব্যবহার করে। উচ্চতর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কি ধ্রুপদী পুনর্বিবেচনামূলক কাজের জন্যও কার্যকর, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি কাঠামোগত নয় (উদাহরণস্বরূপ, ক্রম বা গ্রিডে সাজানো নয়)? যদি হ্যাঁ, আপনি একটি উদাহরণ দিতে …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

ধরা যাক আমি 2-স্তরযুক্ত স্ট্যাকড অটোরকোডার এবং 2-স্তরগুলির নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির জন্য একটি অ্যালগরিদম লিখছি। তারা কি একই জিনিস বা পার্থক্য? আমি যা বুঝতে পারি তা হ'ল আমি যখন একটি স্ট্যাকড অটোরকোডার তৈরি করি তখন আমি স্তর দ্বারা স্তর তৈরি করতাম। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য, আমি নেটওয়ার্কের সমস্ত পরামিতিগুলিকে আরম্ভ করব …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

আমি বর্ণিত হিসাবে কিউ-লার্নিং বাস্তবায়ন করেছি, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf আনুমানিক করার জন্য। প্রশ্ন (এস, এ) আমি নীচের মতো একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক কাঠামো ব্যবহার করি, অ্যাক্টিভেশন সিগময়েড অ্যাকশন নিউরনগুলির জন্য ইনপুটগুলি, ইনপুটগুলির সংখ্যা +1 (সমস্ত ইনপুট 0-1 স্কেলড) আউটপুট, একক আউটপুট। কিউ-মূল্য এম লুকানো স্তরগুলির এন নম্বর। অন্বেষণের পদ্ধতিটি এলোমেলোভাবে 0 <র্যান্ড () …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

আমি অন্য কোথাও পড়েছি যে কোনও এনএন-তে লুকানো স্তর অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটির কারও পছন্দ প্রয়োজনের ভিত্তিতে হওয়া উচিত , অর্থাত আপনার যদি -1 থেকে 1 সীমাতে মান ব্যবহার করতে হয় তবে তানহ ব্যবহার করুন এবং 0 থেকে 1 ব্যাপ্তির জন্য সিগময়েড ব্যবহার করুন। আমার প্রশ্ন হ'ল কীভাবে একজন জানে যে যার …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

কনডোর (ব্যক্তিগত প্রকল্প) রিয়েল এস্টেটের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি এএনএন তৈরির চেষ্টা করার জন্য আমি আর-তে নেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। আমি এটিতে নতুন এবং কোনও গণিতের পটভূমি নেই তাই দয়া করে আমার সাথে বেয়ার করুন। আমার ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি বাইনারি এবং অবিচ্ছিন্ন উভয়ই রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ কিছু বাইনারি ভেরিয়েবল যা মূলত …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

আমি কীভাবে বোল্টজম্যান মেশিনগুলি কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি, তবে আমি কীভাবে ওজন শিখি তা পুরোপুরি নিশ্চিত নই, এবং এর একটি পরিষ্কার বিবরণ পাইনি been নিম্নলিখিতটি কি সঠিক? (এছাড়াও, যে কোনও ভাল বল্টজমান মেশিনের ব্যাখ্যার দিকে নির্দেশকগুলিও দুর্দান্ত। আমাদের কাছে দৃশ্যমান ইউনিটগুলির একটি সেট রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, কোনও ছবিতে কালো …

14 neural-networks 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

আমি গুগল, উইকিপিডিয়া, গুগল স্কলার এবং আরও অনেক কিছুতে অনুসন্ধান করেছি, তবে আমি অটেনকোডারগুলির উত্স খুঁজে পাইনি। সম্ভবত এটি সেই ধারণাগুলির মধ্যে একটি যা খুব ধীরে ধীরে বিকশিত হয়েছিল, এবং একটি স্পষ্ট সূচনা পয়েন্টটি খুঁজে পাওয়া অসম্ভব, তবে তবুও আমি তাদের বিকাশের মূল পদক্ষেপগুলির এক ধরণের সংক্ষিপ্তসার সন্ধান করতে চাই। …

14 neural-networks  autoencoders  history 

প্রশ্ন: কোনও এনএন-কে কেবল সংখ্যার নিজেরাই ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে বিজোড় এবং এমনকি সংখ্যার মধ্যে পার্থক্য করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব? আমার কাছে নিম্নলিখিত ডেটাসেট রয়েছে: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 আমি একটি এনএনকে দুটি ইনপুট …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

আমি এমএনআইএসটি ডিজিটের স্বীকৃতি টাস্কের একটি শব্দ "পারমিটেশন ইনভেরেন্ট" সংস্করণ দেখেছি। এর মানে কী?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির এখনও অবধি আমি বেশিরভাগ উদাহরণে দেখেছি, নেটওয়ার্কটি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং নোডগুলি সিগময়েড ফাংশন দিয়ে রূপান্তরিত হয়। যাইহোক, আমি একটি অবিচ্ছিন্ন আসল মান আউটপুট করতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে চাই (বাস্তবে আউটপুটটি সাধারণত -5 থেকে +5 এর মধ্যে থাকে)। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: 1. Should I still …

14 regression  neural-networks 

ইতিমধ্যে জবাব দেওয়া একটি প্রশ্নের অনুসরণ করে ( ওয়ান-লেয়ার ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক থেকে ওজনকে গুরুত্ব দেওয়া ) আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ইনপুটগুলির প্রাসঙ্গিকতা সম্পর্কে অনুমানের সন্ধান করছি। গভীর নেট বিবেচনা করে, যেখানে সুদের আউটপুট নোড থেকে স্তরগুলি পিছনে গিয়ে ইনপুট গুরুত্ব পুনর্গঠন করা কঠিন বা সময় সাপেক্ষ হতে পারে, আমি ভাবছিলাম যে …

14 neural-networks  python  feature-selection  sensitivity-analysis