প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন কাগজটি পড়ছিলাম [1] এবং এর একটি বিভাগ ছিল যেখানে উদাহরণ দিয়ে যায়, কেন সাধারণীকরণ সাবধানতার সাথে করাতে হবে তা চেষ্টা করার চেষ্টা করে। আমি সত্যই, উদাহরণটি কীভাবে বুঝতে পারে তা বুঝতে পারছি না এবং তারা যতটা পারে কাগজপত্র বুঝতে পেরে আমি সত্যই খুব আগ্রহী। প্রথমে আমাকে এখানে …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

সম্প্রতি, আমরা রেসিডুয়াল নিউরাল নেট এর উত্থান দেখেছি, যার মধ্যে প্রতিটি স্তরের একটি কম্পিউটেশনাল মডিউল এবং একটি শর্টকাট সংযোগ থাকে যা স্তরের ইনপুট যেমন স্তরটির আউটপুট প্রদর্শন করে: নেটওয়ার্কটি অবশিষ্টাংশের বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশনের অনুমতি দেয় এবং শিল্পের পারফরম্যান্সের গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটির প্রতি আরও হওয়ার পাশাপাশি গভীর গভীরতার জন্য অনুমতি দেয়।y i + …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

আমি ফিড-ফরোয়ার্ড এনএন ব্যবহার করছি। আমি ধারণাটি বুঝতে পারি, তবে আমার প্রশ্ন ওজন সম্পর্কে। আপনি কীভাবে তাদের ব্যাখ্যা করতে পারেন, অর্থাত্ তারা কী উপস্থাপন করবেন বা কীভাবে তারা আনস্ট্রোড হতে পারে (কেবলমাত্র ক্রিয়াকলাপের সহগ)? আমি "স্পেস অফ ওজন" নামে কিছু পেয়েছি, তবে এর অর্থ কী তা আমি যথেষ্ট নিশ্চিত নই।

11 neural-networks  weights 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে কিউ-লার্নিং সম্পর্কিত প্রশ্নাবলী হিসাবে কিউ-লার্নিংয়ের কিউ-মানটিকে অনুমান করার জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । প্রথম উত্তরে যেমন পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, আমি আউটপুট স্তরের জন্য রৈখিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি ব্যবহার করছি, যদিও আমি এখনও লুকানো স্তরগুলিতে সিগময়েড অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি ব্যবহার করছি (2, যদিও আমি …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

ওয়ার্ড 2 ভেক অ্যালগরিদমের স্কিপ-গ্রাম মডেলটি বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। অবিচ্ছিন্ন ব্যাগ-অফ-শব্দের মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসঙ্গের শব্দগুলি কীভাবে "ফিট" হতে পারে তা সহজেই দেখা যায়, যেহেতু আপনি ইনপুট ম্যাট্রিক্স ডাব্লু দিয়ে এক-হট এনকোডিং উপস্থাপনাগুলির প্রতিটি গুন করার পরে মূলত এগুলি গড় করেন since তবে, স্কিপ-গ্রামের ক্ষেত্রে, আপনি কেবল ইনপুট ম্যাট্রিক্সের …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

মনে করুন আমি এমন একটি শ্রেণিবদ্ধ শিখতে চাই যা সংখ্যার ভেক্টরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল দেয়। আমার প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রচুর সংখ্যক ইনপুট-আউটপুট জোড়া থাকে। যাইহোক, যখন আমি কিছু নতুন ডেটা পরীক্ষা করতে আসি, তখন এই ডেটাটি সাধারণত আংশিকভাবে সম্পূর্ণ হয়। উদাহরণস্বরূপ যদি ইনপুট ভেক্টরটি …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর এর neuralnetপ্যাকেজ ( এখানে ডকুমেন্টেশন ) ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এখানে আমি যা করার চেষ্টা করছি: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% …

11 r  neural-networks  prediction  error 

এটি এই সাইটের জন্য উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত না, তবে আমি কম্পিউটার বিজ্ঞানে এমএসই শুরু করছি (প্রয়োগিত গণিতে বিএস) এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি শক্তিশালী পটভূমি পেতে চাই (আমি সম্ভবত পিএইচডি করতে যাচ্ছি)। আমার উপ-স্বার্থের একটি হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্ক। এএনএনগুলির জন্য একটি ভাল গাণিতিক পটভূমি কী? মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির মতো, …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

আমি ভাবছিলাম যে যদি কিছু পরিস্থিতিতে এএনএন এর পক্ষে আরও ভাল পারফরম্যান্স করা সম্ভব হয় তবে উদাহরণস্বরূপ যদি আপনি তাদের সাথে কিছু সংযোগ ছাঁটাই করেন: দুটি বহুমাত্রিক এএনএন এর এ এবং বি সমান্তরাল (একই ইনপুট এবং আউটপুট নোড) এ এবং বি এর লুকানো স্তরগুলির মধ্যে কয়েকটি "যোগাযোগ" সংযোগ যুক্ত করে …

11 classification  neural-networks 

আমি গভীর শিক্ষা দিয়ে শুরু করছি, এবং আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে যার উত্তর আমি খুঁজে পাইনি, সম্ভবত আমি সঠিকভাবে অনুসন্ধান করিনি। আমি এই উত্তরটি দেখেছি , তবে ওজন ক্ষয় হ্রাস কী এবং কীভাবে এটি হ্রাস ফাংশনের সাথে সম্পর্কিত তা এখনও পরিষ্কার নয়।

11 neural-networks  conv-neural-network 

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) এর পিছনে ধারণাটি আমার কাছে স্পষ্ট। আমি এটি নিম্নলিখিত উপায়ে বুঝতে পারি: আমাদের পর্যবেক্ষণগুলির ক্রম রয়েছে ( ) (বা, অন্য কথায়, বহুবিধ সময় সিরিজ)। প্রতিটি একক পর্যবেক্ষণ- হ'ল একটি ডাইমেনশনাল সংখ্যাসূচক ভেক্টর। আরএনএন-মডেলের মধ্যে আমরা ধরে যে পরবর্তী পর্যবেক্ষণ previous পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণের একটি ফাংশন পাশাপাশি পূর্ববর্তী …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

আমি কীভাবে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের প্যারামিটারগুলির সংখ্যাটি তার এআইসি গণনা করতে পারি?

11 neural-networks  aic 

আমি এই টিউটোরিয়ালে পাওয়া ক্রস-এনট্রপি ব্যয়ের ফাংশনটি দেখছি : C=−1n∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]সি=-1এনΣএক্স[YLn⁡একটি+ +(1-Y)Ln⁡(1-একটি)]C = -\frac{1}{n} \sum_x [y \ln a+(1−y)\ln(1−a)] আমরা ঠিক কি সংক্ষেপে হয়? এটা অবশ্যই হয়, ওভার xএক্সx কিন্তু yYy এবং aএকটিa সঙ্গে পরিবর্তন করবেন না xএক্সx । সকল xএক্সx এর এক মধ্যে ইনপুট হয় aএকটিa । aএকটিa এমনকি সমস্ত wWw …

11 neural-networks  error-propagation 

আমি ভাবছিলাম যে কোনও এসভিএমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া (কোনও লিনিয়ার বলতে, জিনিসগুলিকে সহজ করে তোলা) ব্যাকপ্রোপেশন ব্যবহার করে কী সম্ভব? বর্তমানে, আমি একটি রাস্তা ব্লক আছি কারণ আমি শুধুমাত্র লেখা সম্পর্কে মনে করতে পারেন ক্লাসিফায়ার এর আউটপুট হিসাবে f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) = \text{sgn}(\theta\cdot\mathbf{x} - (b+1)) = \text{sgn}(g(\mathbf{x};\theta,b)) অতএব, আমরা যখন "ব্যাকওয়ার্ড পাস" …

11 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation 

আমি বুঝেছি যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এনএন) উভয় ফাংশন এবং তাদের ডেরাইভেটিভগুলির সর্বজনীন অনুমানক হিসাবে বিবেচিত হতে পারে, কিছু অনুমানের অধীনে (নেটওয়ার্ক এবং ফাংশন উভয়কে আনুমানিক)। প্রকৃতপক্ষে, আমি সাধারণ, তবু তুচ্ছ ত্রিভুক্ত ফাংশনগুলিতে (উদাহরণস্বরূপ, বহুভুজ) বেশ কয়েকটি পরীক্ষা করেছি এবং দেখে মনে হচ্ছে যে আমি তাদের এবং তাদের প্রথম ডেরাইভেটিভগুলি ভালভাবে …

11 machine-learning  neural-networks  function  derivative