প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি চিত্র স্বীকৃতির জন্য ডিপ রেসিডুয়াল লার্নিং পত্রিকাটি পড়ছিলাম এবং আমার 100% নিশ্চিততা সহ বুঝতে সমস্যা হয়েছিল যে একটি রেসিডুয়াল ব্লকটি গণনামূলকভাবে আবশ্যক। তাদের কাগজ পড়া তাদের চিত্র 2: যা একটি রেসিডুয়াল ব্লক অনুমান করা যায় তা চিত্রিত করে। একটি অবশিষ্টাংশের ব্লকটির গণনা কি কেবল একইরকম: Y =σ( ডাব্লু2σ( ডাব্লু1x …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং ডিপ্লিয়ার্নিং ডট কম টিউটোরিয়াল দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছি। বিশেষ করে তৃতীয় অধ্যায়ে ক্রস এনট্রপি ফাংশন সম্পর্কে একটি বিভাগ রয়েছে এবং ক্রস এনট্রপি ক্ষতি হিসাবে এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjln⁡ajL+(1−yj)ln⁡(1−ajL))C = -\frac{1}{n} \sum\limits_x \sum\limits_j (y_j \ln a^L_j + (1-y_j) \ln (1 - a^L_j)) যাইহোক, …

12 neural-networks  loss-functions  softmax  cross-entropy 

নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কোনও ইভেন্টের তারিখ এবং সময় কীভাবে এনকোড করা যায়? আমার একটি অবিচ্ছিন্ন সময় সিরিজ নেই, তবে তারিখ এবং সময় সহ কিছু ইভেন্ট এবং আমি একরকমের আগ্রহ বিশ্লেষণ করি। এই আগ্রহটি সকাল এবং সন্ধ্যার মধ্যে পৃথক এবং সপ্তাহের দিনগুলির মধ্যে এবং গ্রীষ্ম এবং শীতের মধ্যে এবং ক্রিসমাস এবং …

12 neural-networks  deep-learning 

সমঝোতার সাথে আরও গভীরতর পড়া আমি একটি ডিপথ কনক্যাট স্তর জুড়ে এসেছি , প্রস্তাবিত ইনসেপশন মডিউলগুলির একটি বিল্ডিং ব্লক , যা বিভিন্ন আকারের একাধিক টেনসারের আউটপুটকে একত্রিত করে। লেখকরা এটিকে "ফিল্টার কনক্যাটেনশন" বলে থাকেন। টর্চের জন্য একটি বাস্তবায়ন বলে মনে হচ্ছে , তবে আমি আসলে বুঝতে পারি না, এটি কী …

12 neural-networks  torch  conv-neural-network 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গ্রাফিকাল মডেলের মধ্যে গাণিতিক সংযোগ তৈরির জন্য সংগ্রাম করছি। গ্রাফিক্যাল মডেলগুলিতে ধারণাটি সহজ: সম্ভাব্যতাগুলি সাধারণত গ্রহীতা পরিবারের হয়ে গ্রাফের চক্র অনুসারে সম্ভাব্যতা বন্টনকে কারণ হিসাবে চিহ্নিত করে। নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য কি সমতুল্য যুক্তি আছে? সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনে কোনও ইউনিট (ভেরিয়েবল) বা একটি সিএনএন তাদের শক্তির কার্যকারিতা …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

স্নায়লম্যাক্স ফাংশন, সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রকৃত সংখ্যাগুলিকে সম্ভাব্যতায় রূপান্তরিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়, বোল্টজম্যান বিতরণের মতোই কাজ, থার্মোডাইনামিক্সের একটি নির্দিষ্ট তাপমাত্রায় টিতে তাপীয় ভারসাম্যের কণাগুলির ensemble করার জন্য শক্তির উপর সম্ভাব্যতা বন্টন। এটি ব্যবহারিক হওয়ার জন্য আমি কিছু স্পষ্ট ধর্মীয় কারণ দেখতে পাচ্ছি: ইনপুট মানগুলি নেতিবাচক কিনা তা বিবেচ্য নয়, …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

আমি স্ট্যানফোর্ডের সিএস 231 এন লেকচারের দিকে তাকিয়ে আছি এবং আমি সিএনএন আর্কিটেকচারের কয়েকটি বিষয় ঘিরে আমার মাথা গুটিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমি যা বোঝার চেষ্টা করছি তা হল যদি কনভলিউশন ফিল্টার আকার এবং ধাপের মতো জিনিস বাছাই করার জন্য কিছু সাধারণ নির্দেশিকা থাকে বা এটি কি বিজ্ঞানের চেয়ে আরও …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি অবিচ্ছিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি, তবে আমি মনে করি এই প্রশ্নটি সাধারণভাবে মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রনগুলির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। আমার নেটওয়ার্কের আউটপুট নিউরনগুলি প্রতিটি শ্রেণীর সক্রিয়করণের প্রতিনিধিত্ব করে: সর্বাধিক সক্রিয় নিউরন একটি প্রদত্ত ইনপুটটির জন্য পূর্বাভাসীকৃত বর্গের সাথে মিল রাখে। প্রশিক্ষণের জন্য ক্রস-এনট্রপি ব্যয় বিবেচনা করার জন্য, আমি …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

আমি মনে করি না সমস্ত গভীর শিক্ষার মডেলের একটি উত্তর থাকতে পারে। গভীর শেখার মডেলগুলির মধ্যে কোনটি প্যারামেট্রিক এবং কোনটি প্যারামেট্রিক এবং কেন?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

যতদূর আমি জানি, অটোইনকোডার এবং টি-এসএনই উভয়ই অরৈখিক মাত্রিকতা হ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত হয়। তাদের মধ্যে পার্থক্যগুলি কী এবং কেন আমি অন্যকে বনাম ব্যবহার করব?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

গভীর শিক্ষার বিষয়ে গুডফেলিজ (২০১ 2016) বইয়ে তিনি এল 2 নিয়মিতকরণের ( https://www.DPlearningbook.org/contents/regulariization.html পৃষ্ঠা 247) এর দিকে দ্রুত থামার সমতুল্যতার বিষয়ে কথা বলেছেন talked চার্জ ক্রম এর চতুর্ভুজ অনুমান দেওয়া হয়েছে:jjj জে^( θ ) = জে( ডাব্লু*) + 12( ডাব্লু - ডাব্লু)*)টিএইচ( ডাব্লু - ডাব্লু)*)J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)\hat{J}(\theta)=J(w^*)+\frac{1}{2}(w-w^*)^TH(w-w^*) যেখানে হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স (সম। 7.33)। …

11 neural-networks  deep-learning  loss-functions  derivative 

আমার উপলব্ধি থেকে, সিএনএন দুটি অংশ নিয়ে গঠিত। প্রথম অংশ (রূপান্তর / পুল স্তর) যা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং দ্বিতীয় অংশ (এফসি স্তর) যা বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে শ্রেণিবিন্যাস করে। যেহেতু পুরোপুরি সংযুক্ত নিউরাল নেটগুলি সর্বোত্তম শ্রেণিবদ্ধকারী নয় (যেমন তারা বেশিরভাগ সময় এসভিএম এবং আরএফ দ্বারা ছাপিয়ে যায়), তাই কোনও এসভিএম বা আরএফ …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network 

উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক আমরা কোনও ব্যক্তির ছবির উপর ভিত্তি করে একটি বয়স অনুমানকারী তৈরি করছি। আমাদের স্যুটে দু'জন লোক নিচে রয়েছে, তবে প্রথমটি দ্বিতীয়জনের চেয়ে স্পষ্টতই কম বয়সী। (উত্স: tinytux.com ) প্রচুর বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা এটি বোঝায়, উদাহরণস্বরূপ মুখের কাঠামো। তবে সর্বাধিক বলার বৈশিষ্ট্য হ'ল মাথার আকারের সাথে শরীরের আকারের …

11 neural-networks  computer-vision 

ইয়ান গুডফেলির বই ডিপ লার্নিংয়ে আমি এমন কিছু পড়লাম । নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রসঙ্গে, "L2 প্যারামিটার আদর্শ শাস্তি সাধারণত ওজন ক্ষয় হিসাবে পরিচিত This স্পেসে "তবে শূন্যের দিকে মডেল পরামিতিগুলিকে নিয়মিত করা আরও বেশি সাধারণ। (ডিপ লার্নিং, গুডফেলো ইত্যাদি) আমি উৎসুক. আমি বুঝতে পারি যে কেবলমাত্র আমাদের ব্যয় কার্যক্রমে একটি নিয়মিত …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization