প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

সমস্ত ইনপুট নোডের জন্য (ব্যাকপ্রোপেশন বা ছাড়াই) কোনও ফিডফর্ডার নেটওয়ার্কের ইনপুট হিসাবে আলাদা বা অবিচ্ছিন্ন নর্মালাইজড মানগুলির চেয়ে বাইনারি মানগুলি (0/1) পছন্দ করার কোনও ভাল কারণ আছে ? অবশ্যই, আমি কেবল ইনপুটগুলি নিয়েই কথা বলছি যা উভয় রূপে রূপান্তরিত হতে পারে; যেমন, আপনি যদি একটি পরিবর্তনশীল বিভিন্ন মান হয় সরাসরি …

14 neural-networks 

গভীর শিক্ষার এই টিউটোরিয়াল অনুসারে , ওজন ক্ষয় (নিয়মিতকরণ) সাধারণত বায়াস শর্তাবলী প্রয়োগ করা হয় না কেন বি? এর পিছনে তাত্পর্য (অন্তর্দৃষ্টি) কী?

14 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

বিশেষত কাগল প্রতিযোগিতার প্রসঙ্গে আমি লক্ষ্য করেছি যে মডেলটির পারফরম্যান্স সমস্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন / ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে। যদিও আমি আরও বুঝতে পারি যে আরও প্রচলিত / পুরাতন-স্কুল এমএল অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করার ক্ষেত্রে কেন এমনটি হয় তবে গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার সময় কেন এমনটি হবে তা আমি দেখতে পাচ্ছি না। …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

আমি ফেসনেট কাগজ পড়ছিলাম এবং তৃতীয় অনুচ্ছেদে প্রবন্ধে বলা হয়েছে: পূর্ববর্তী মুখের স্বীকৃতিগুলি গভীর নেটওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে পরিচিত মুখ সনাক্তকরণের একটি সেট উপর প্রশিক্ষিত একটি শ্রেণিবদ্ধ স্তর ব্যবহার করে এবং তারপরে প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত পরিচয়ের সেট ছাড়িয়ে স্বীকৃতিকে সাধারণীকরণ করতে ব্যবহৃত একটি প্রতিনিধিত্ব হিসাবে একটি মধ্যবর্তী বাধা স্তরটি গ্রহণ করে। …

14 neural-networks  image-processing 

আমি বিখ্যাত কাগজটি "ডিপ রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সাথে আতারি বাজানো" ( পিডিএফ ) বোঝার চেষ্টা করছি । একটি যুগ এবং পর্বের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আমি অস্পষ্ট । অ্যালগরিদম , বাইরের লুপটি এপিসোডের ওপরে রয়েছে , যখন চিত্র এ এক্স-অ্যাক্সিসকে যুগের লেবেলযুক্ত রয়েছে । শক্তিবৃদ্ধি শেখার প্রসঙ্গে, আমি একটি যুগের অর্থ কী …

14 neural-networks  terminology  reinforcement-learning  q-learning 

কিছু টিউটোরিয়ালে আমি দেখতে পেলাম যে "জাভিয়ার" ওজন সূচনা (কাগজ: গভীর ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রশিক্ষণের অসুবিধা বোঝা ) স্নায়ুবিক নেটওয়ার্কগুলির ওজন সূচনা করার একটি কার্যকর উপায়। সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরগুলির জন্য এই টিউটোরিয়ালে থাম্বের নিয়ম ছিল: ভীa r ( ডাব্লু) = 2এনi এন+ এনও তুমি টি,simpler alternative:Vএকটি আর (W) = 1এনi …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

আমি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি, তবে আমার কাছে থাকা লেবেলগুলি বরং শোরগোল রয়েছে (প্রায় 30% লেবেল ভুল)। ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি প্রকৃতপক্ষে কাজ করে, তবে আমি ভাবছিলাম যে এই ক্ষেত্রে আরও কার্যকর কোনও বিকল্প আছে কি? বা ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি কি সর্বোত্তম? আমি নিশ্চিত নই তবে আমি ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি …

14 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

সর্বজনীন আনুমানিক তত্ত্বটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি বিখ্যাত ফলাফল, মূলত উল্লেখ করে যে কিছু অনুমানের অধীনে, কোনও ফাংশন কোনও নির্ভুলতার মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা অভিন্নভাবে সমান হতে পারে। কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রযোজ্য এমন কিছু উপমা রয়েছে কি?

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

আমার 34 টি ইনপুট কলাম এবং 8 আউটপুট কলাম সমেত একটি ডেটাসেট রয়েছে। সমস্যাটি সমাধান করার একটি উপায় হ'ল 34 আউটপুট নেওয়া এবং প্রতিটি আউটপুট কলামের জন্য স্বতন্ত্র রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা। আমি ভাবছি বিশেষত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে কেবলমাত্র একটি মডেল ব্যবহার করে এই সমস্যাটি সমাধান করা যেতে পারে। …

14 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

আমার কাছে কাঁচা ডেটা রয়েছে যার প্রায় 20 টি কলাম রয়েছে (20 টি বৈশিষ্ট্য)। এর মধ্যে দশটি অবিচ্ছিন্ন ডেটা এবং তাদের 10 টি শ্রেণিবদ্ধ। কিছু শ্রেণিবদ্ধ ডেটাতে 50 টির মতো আলাদা মান (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) থাকতে পারে। আমি ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়া করার পরে 10 ধারাবাহিক কলামগুলি 10 প্রস্তুত কলাম হয়ে যায় এবং …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

গভীর শক্তিবৃদ্ধি শেখার বিষয়ে ডিপমাইন্ডের ২০১৫ সালের গবেষণাপত্রে এটি উল্লেখ করেছে যে "অস্থির শিক্ষার কারণে আরআরএলকে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে একত্রিত করার আগের প্রচেষ্টাগুলি ব্যর্থ হয়েছিল"। কাগজটি পর্যবেক্ষণ জুড়ে পারস্পরিক সম্পর্কের ভিত্তিতে এর কয়েকটি কারণ তালিকাভুক্ত করে। দয়া করে কেউ কি এর অর্থ ব্যাখ্যা করতে পারেন? এটি কি ওভারফিটিংয়ের একটি রূপ, …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কটিকে "বোকা" বানানোর জন্য ম্যানুয়ালি চিত্রগুলি রচনা সম্পর্কে কিছু কাগজপত্র পড়েছি (নীচে দেখুন)। এটি কি কারণ যে নেটওয়ার্কগুলি কেবল শর্তযুক্ত সম্ভাবনা মডেল করে ? যদি কোনও নেটওয়ার্ক যৌথ সম্ভাব্যতা p ( y , x ) কে মডেল করতে পারে তবে কি এখনও এই ধরনের ঘটনা ঘটতে পারে?p(y|x)p(y|x)p(y|x)p(y,x)p(y,x)p(y,x) আমার …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমার মতে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ইনপুট ডেটা অবশ্যই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে অত্যধিক মানসিকতার দিকে পরিচালিত করতে পারে কারণ নেটওয়ার্ক ডেটাতে সম্পর্ক সম্পর্কিত উদাহরণস্বরূপ শব্দটি শেখে। এটা কি সঠিক?

13 correlation  neural-networks  overfitting 

ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্কে সংযোগের ওজন সূচনা করার সময়, শিখনের অ্যালগরিদমটি ভাঙতে সক্ষম হবে না এমন কোনও প্রতিসাম্য এড়াতে এলোমেলোভাবে এগুলি শুরু করা গুরুত্বপূর্ণ। আমি বিভিন্ন স্থানে যে সুপারিশটি দেখেছি (যেমন টেনসরফ্লো এর এমএনআইএসটি টিউটোরিয়ালে ) q q of এর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করে ছাঁটাই করা সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করা হয় …

13 neural-networks  backpropagation  weights  truncated-normal 

পাঠ্যের শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য আমি একটি lstm এবং ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছি। আমি পাঠ্যটিকে এক-গরম ভেক্টরগুলিতে রূপান্তর করি এবং প্রতিটিকে lstm এ ফিড করি যাতে আমি এটির একক উপস্থাপনা হিসাবে সংক্ষিপ্ত করতে পারি। তারপরে আমি এটি অন্য নেটওয়ার্কে ফিড করব। তবে আমি কীভাবে প্রশিক্ষণ দেব? আমি কেবল পাঠ্যটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই …

13 classification  neural-networks  deep-learning  lstm