প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

তান অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি হ'ল: t a n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 এক্স ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 কোথায় , সিগমা ফাংশন, হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: ।σ ( x ) = ই xσ( এক্স )σ(x)\sigma(x) …

81 machine-learning  neural-networks  optimization  cost-maximization 

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (বা সম্ভবত গভীরভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি) গভীর ও গভীরতর হয়েছে, অত্যাধুনিক নেটওয়ার্কগুলি 4 স্তরের স্থানে 7 স্তর ( অ্যালেক্সনেট ) থেকে 1000 স্তর ( অবশেষ জাল) পর্যন্ত চলেছে বছর। গভীর নেটওয়ার্ক থেকে কর্মক্ষমতা বাড়ানোর পেছনের কারণটি হ'ল আরও জটিল, অ-লিনিয়ার ফাংশন শেখা যায়। পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণের ডেটা …

72 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত একটি যুগকে ডেটাগুলির মাধ্যমে একক পাস হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। প্রতিটি এসজিডি মিনিবাসের জন্য, kkk নমুনাগুলি আঁকা হয়, গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা হয় এবং পরামিতি আপডেট করা হয়। যুগের সেটিংয়ে, নমুনাগুলি প্রতিস্থাপন ছাড়াই আঁকা হয়। তবে এটি অপ্রয়োজনীয় বলে মনে হচ্ছে। প্রতিটি পুনরুক্তিতে সম্পূর্ণ ডেটা সেট থেকে kkk …

69 neural-networks  deep-learning  gradient-descent 

আমি কেবল শুনেছি, রেঞ্জ থেকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাথমিক ওজন চয়ন করা ভাল ধারণা , যেখানেডিপ্রদত্ত নিউরনের ইনপুটগুলির সংখ্যা। ধারণা করা হয়, সেটগুলি স্বাভাবিক করা হয়েছে - মানে 0, ভেরিয়েন্স 1 (এটি জানেন কিনা তা জানেন না)।( - 1ঘ√, ঘঘ√)(−1d,1d)(\frac{-1}{\sqrt d} , \frac{1}{\sqrt d})ঘdd কেন এটি একটি ভাল ধারণা?

68 neural-networks  normalization 

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের "মেমোরি" স্তর রয়েছে এই বিষয়টি দ্বারা "নিয়মিত" আলাদা হয়। এই স্তরটির কারণে, বারবার এনএন'র সময় সিরিজ মডেলিংয়ে দরকারী বলে মনে করা হচ্ছে। তবে, আমি নিশ্চিত না যে এগুলি কীভাবে ব্যবহার করব আমি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছি। ধরা যাক আমার নিম্নলিখিত টাইম সিরিজ রয়েছে (বাম থেকে ডানে): [0, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

নিউরাল নেটওয়ার্কে ড্রপআউট স্তরগুলি কোথায় রাখবেন সে সম্পর্কে কোনও সাধারণ নির্দেশিকা রয়েছে?

65 neural-networks  dropout 

আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে এন-ক্লাসে কয়েকটি সামগ্রীর শ্রেণিভুক্ত করার প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। প্রতিটি বস্তু একই সাথে একাধিক শ্রেণীর (বহু-শ্রেণীর, মাল্টি-লেবেল) অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। আমি পড়েছি যে বহু-শ্রেণীর সমস্যার জন্য সাধারণত সফটম্যাক্স এবং শ্রেণীবদ্ধ ক্রস এনট্রপিকে এমসির পরিবর্তে ক্ষতির ফাংশন হিসাবে ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয় এবং কেন আমি কম-বেশি বুঝতে পারি। …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

রঙিন, মেকিং ইত্যাদি বিবেচনা না করে 2 বছর বয়সে একটি মানব সন্তানের গাড়িটির যুক্তিসঙ্গত নির্ভুলতার সাথে এটি সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়ার জন্য প্রায় 5 টি দৃষ্টান্ত প্রয়োজন 2 আমার ছেলে যখন 2 বছর বয়সী তখন তিনি ট্রাম এবং ট্রেন সনাক্ত করতে সক্ষম হন, যদিও তিনি দেখেছিলেন কিছু সংখ্যক. যেহেতু তিনি …

64 neural-networks  neuroscience 

আমি এই ধারণাটি পেয়ে যাচ্ছি যে লোকেরা যখন একটি 'গভীর বিশ্বাস' নেটওয়ার্ককে উল্লেখ করছে যে এটি মূলত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তবে খুব বড়। এটি কি সঠিক বা গভীর বিশ্বাসের নেটওয়ার্কটিও বোঝায় যে অ্যালগোরিদম নিজেই আলাদা (যেমন, কোনও ফিড ফরোয়ার্ড নিউরাল নেট নয় তবে সম্ভবত প্রতিক্রিয়া লুপের সাথে কিছু)?

62 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks 

আমি দেখতে পাচ্ছি যে প্রচুর পরিমাণে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি গড় বাতিল এবং সমবায় সমীকরণের সাথে আরও ভাল কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দ্রুত রূপান্তরিত করে এবং কে-মিনস সাধারণত প্রাক-প্রক্রিয়াজাত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আরও ভাল ক্লাস্টারিং দেয়। প্রি-প্রসেসিং পদক্ষেপগুলির পিছনে অন্তর্নিহিততা দেখায় না উন্নত পারফরম্যান্সের দিকে নিয়ে যায়। কেউ আমাকে এই ব্যাখ্যা …

60 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

ফিড-ফরোয়ার্ড এবং পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য কী ? আপনি কেন একে অপরকে ব্যবহার করবেন? অন্যান্য নেটওয়ার্ক টোপোলজিসের কি উপস্থিত রয়েছে?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

আমি এই সমস্যাটি সম্পর্কে এখানে এবং এখানে দুটি প্রশ্ন পেয়েছি তবে এখনও পর্যন্ত এর সুস্পষ্ট উত্তর বা ব্যাখ্যা নেই I আমি একই সমস্যাটি কার্যকর করি যেখানে আমার কনভোলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রশিক্ষণের ত্রুটির চেয়ে বৈধতা ত্রুটি কম। ওটার মানে কি?

57 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

পিসিএ এবং অটোরকোডার উভয়ই ডিমেনশন হ্রাস করতে পারে, তবে তাদের মধ্যে পার্থক্য কী? কোন পরিস্থিতিতে আমার একে অপরের ব্যবহার করা উচিত?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

আমি ভাবছিলাম যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি গভীর শেখার জন্য সেখানে কোনও ভাল আর লাইব্রেরি আছে কিনা? আমি সেখানে জানি nnet, neuralnetএবং RSNNS, কিন্তু এই কেউই গভীর শেখার পদ্ধতি বাস্তবায়ন বলে মনে হচ্ছে। আমি বিশেষত তদারকি করা শেখার পরে নিরীক্ষণ করা এবং সহ-অভিযোজন রোধে ড্রপআউট ব্যবহার করে বিশেষত আগ্রহী । / সম্পাদনা: …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

কেউ কী বিশ্বব্যাপী সর্বাধিক পুলিং স্তরটি ব্যাখ্যা করতে পারেন এবং কেন এবং কখন আমরা এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করি। সাধারণ সর্বোচ্চ পুলিং স্তরের কি তাদের কোনও সুবিধা আছে?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling