প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 10 মাস আগে বন্ধ ছিল । আমি জানি যে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রচুর গ্রন্থাগার রয়েছে এবং ক্যাফে, থানো, টেনসরফ্লো, কেরাস, এর মতো গভীর …

13 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

ব্যাচ নরমালাইজেশন গভীর নিউরাল নেটগুলিতে যথেষ্ট পারফরম্যান্স উন্নতির জন্য জমা দেওয়া হয়েছে। ইন্টারনেটে প্রচুর পরিমাণে উপাদান দেখায় যে কীভাবে এটি অ্যাক্টিভেশন-বাই-অ্যাক্টিভেশন ভিত্তিতে প্রয়োগ করা যায়। আমি ইতিমধ্যে ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ব্যবহার করে ব্যাকপ্রপ বাস্তবায়ন করেছি এবং দিয়েছি যে আমি উচ্চ স্তরের ভাষায় Rcpp(এবং শেষ পর্যন্ত forজিপিইউ'র উপর নির্ভর করে ঘন ম্যাট্রিক্স …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাম্প্রতিক অগ্রগতি সংক্ষেপে উপন্যাসের আর্কিটেকচারের ক্রম দ্বারা প্রধানত এর ক্রমবর্ধমান নকশা জটিলতার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে। লেনেট 5 (1994) থেকে অ্যালেক্সনেট (2012), ওভারফিট (2013) এবং গুগলনেট / ইনসেপশন (2014) এবং আরও ... উপাত্তের উপর নির্ভর করে কোন আর্কিটেকচারটি ব্যবহার করতে মেশিনকে সিদ্ধান্ত / ডিজাইন করার কোনও প্রচেষ্টা আছে?

12 neural-networks  deep-learning 

বলুন যে আমি অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে একটি আরএনএন / এলএসটিএম ব্যবহার করি, এটি বহু-এক-এক পদ্ধতির ( এই ব্লগটি দেখুন )। নেটওয়ার্কটি সময় (বিপিটিটি) এর মাধ্যমে একটি ছিন্ন বিচ্ছিন্ন ব্যাকপ্রোপ্যাগেশনের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত হয়, যেখানে নেটওয়ার্কটি যথারীতি কেবল 30 টি শেষ ধাপের জন্য নিবন্ধভুক্ত থাকে। আমার ক্ষেত্রে আমার প্রতিটি পাঠ্য বিভাগ যা …

12 neural-networks  deep-learning  natural-language  backpropagation 

সুতরাং রেডিয়াল বেসিস ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দিকে তাকানোর সময়, আমি লক্ষ্য করেছি যে লোকেরা কেবল 1 টি লুকানো স্তর ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়, যখন মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে আরও স্তরগুলি আরও ভাল বলে বিবেচনা করা হয়। আরবিএফ নেটওয়ার্কগুলি ব্যাক বংশবিস্তারের সংস্করণ দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যে গভীর আরবিএফ …

12 machine-learning  neural-networks  rbf-network 

সম্প্রতি আমি বায়সিয়ান নিউরাল নেটওয়ার্ক (বিএনএন) [নিল, 1992] , [নিল, 2012] সম্পর্কে কিছু কাগজপত্র পড়েছি , যা নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট এবং আউটপুটটির মধ্যে সম্ভাবনার সম্পর্ক দেয়। এ জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এমসিএমসির মাধ্যমে যা প্রচলিত ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম থেকে আলাদা। আমার প্রশ্ন হ'ল: এই জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের সুবিধা কী? আরও …

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

"নিউরাল নেটওয়ার্ক" এবং "পেরসেপ্ট্রন" পদগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

বর্ণনা: সমস্যা ডোমেনটিকে নথির শ্রেণিবদ্ধকরণ হতে দিন যেখানে বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির একটি সেট বিদ্যমান রয়েছে, যার প্রতিটি 1 বা আরও বেশি শ্রেণীর অন্তর্ভুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, কোনও দস্তাবেজ এবং বিভাগগুলির doc_1অন্তর্গত ।SportsEnglish প্রশ্ন: শ্রেণিবিন্যাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, কোনও বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের জন্য লেবেলটি কী হবে? এটি কি সমস্ত শ্রেণীর সমন্বয়ে ভেক্টর গঠন …

12 machine-learning  neural-networks  natural-language  multilabel 

ইন স্ট্যানফোর্ড এর মেশিন লার্নিং কোর্সের অ্যান্ড্রু এনজি আইটি মধ্যে এমএল প্রয়োগের উল্লেখ করেছে। কিছুক্ষণ পরে যখন আমি আমাদের সাইটে মাঝারি আকারের (প্রায় 20 কে বট) ডিডোস পেয়েছি তখন আমি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করে এর বিরুদ্ধে লড়াই করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি প্রায় 30 মিনিটের মধ্যে এই অজগর স্ক্রিপ্টটি …

12 classification  neural-networks  unsupervised-learning 

আয়ান গুডফেলোর ডিপ লার্নিং বইয়ে এটি লেখা আছে কখনও কখনও, আমরা ক্ষতি সম্পর্কিত ফাংশনটি সত্যই বলে থাকি (বলুন, শ্রেণিবিন্যাস ত্রুটি) কোনওটি দক্ষতার সাথে অনুকূল করা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, প্রত্যাশিত 0-1 হ্রাসটি হ্রাস করা সাধারণত রৈখিক শ্রেণিবদ্ধের জন্য সাধারণত ইনট্রাক্ট (ইনপুট মাত্রায় ক্ষতিকারক) is এই ধরনের পরিস্থিতিতে, সাধারণত এর পরিবর্তে একটি …

12 neural-networks  deep-learning  loss-functions 

প্রথমত: আমি জানি, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় কোনও নমুনা আকারের সংখ্যা নেই। এটি কাজের জটিলতা, ডেটাতে গোলমাল ইত্যাদির মতো অনেকগুলি কারণের উপর নির্ভর করে। আমার কাছে যত বেশি প্রশিক্ষণের নমুনা রয়েছে, তত ভাল আমার নেটওয়ার্ক হবে। তবে আমি ভাবছিলাম: আমি যদি আমার কাজটিকে যথেষ্ট "সরল" বলে ধরে নিই …

12 neural-networks  overfitting  underdetermined 

পটভূমি: আমি ইয়ান গুডফেলো এবং যোশুয়া বেনজিও এবং অ্যারন কউরভিলের ডিপ লার্নিংয়ের chapter ষ্ঠ অধ্যায়টি অধ্যয়ন করছি। বিভাগে .2.২.২.২ (183 এর 182 পৃষ্ঠাগুলি যা এখানে দেখা যায় ) সিগময়েডের আউটপুট ব্যবহার অনুপ্রাণিত করা হয়।P(y=1|x)পি(Y=1|এক্স)P(y=1|x) কিছু উপাদান সংক্ষিপ্তসার হিসাবে তারা কে একটি অ্যাক্টিভেশন প্রয়োগ করার আগে একটি আউটপুট নিউরন হতে দেয় …

12 neural-networks  deep-learning 

যদি আমরা একটি ব্যাচে 10 টি উদাহরণ বলতে প্রক্রিয়াকরণ করি তবে আমি বুঝতে পারি যে আমরা প্রতিটি উদাহরণের জন্য ক্ষতির পরিমাণ তুলতে পারি, তবে প্রতিটি উদাহরণের জন্য ওজন আপডেট করার ক্ষেত্রে ব্যাকপ্রসারণ কীভাবে কাজ করে? উদাহরণ স্বরূপ: উদাহরণ 1 -> ক্ষতি = 2 উদাহরণ 2 -> ক্ষতি = -2 এটির …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

"আপস্যাম্পলিং" এবং "ট্রান্সপোজ কনভ্যুশন" উভয় পদটি ব্যবহৃত হয় যখন আপনি "ডিকনভলিউশন" করছেন (<- ভাল শব্দ নয়, তবে আমাকে এটি এখানে ব্যবহার করতে দিন)। মূলত, আমি ভেবেছিলাম যে সেগুলি একই জিনিস, তবে আমার কাছে মনে হয় যে আমি এই নিবন্ধগুলি পড়ার পরে সেগুলি আলাদা। কেউ দয়া করে পরিষ্কার করতে পারেন? ট্রান্সপোজ …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution