প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

নিউরাল নেটওয়ার্ক সহ একটি অটোরকোডার কার্যকর করার সময়, বেশিরভাগ লোকেরা অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে সিগময়েড ব্যবহার করবেন। আমরা কি এর পরিবর্তে রিলু ব্যবহার করতে পারি? (যেহেতু আরএলইউর উপরের বাউন্ডের কোনও সীমা নেই, মূলত ইনপুট চিত্রটি সিগময়েড ব্যবহারের সময় অটোরকোডারের সীমাবদ্ধ মানদণ্ডের বিপরীতে পিক্সেল 1 এর চেয়ে বড় হতে পারে)।

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

এই বাক্যটি বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে: প্রথম প্রস্তাবিত আর্কিটেকচারটি ফিডফোর্ড এনএনএলএম এর অনুরূপ, যেখানে অ-রৈখিক লুকানো স্তর সরানো হয় এবং প্রজেকশন স্তরটি সমস্ত শব্দের জন্য ভাগ করা হয় (কেবলমাত্র প্রক্ষেপণ ম্যাট্রিক্স নয়); সুতরাং, সমস্ত শব্দ একই অবস্থানে প্রজেক্ট হয় (তাদের ভেক্টরগুলির গড় হয়)। প্রোজেকশন স্তর বনাম প্রজেকশন ম্যাট্রিক্স কী? সমস্ত …

11 machine-learning  neural-networks  natural-language  word-embeddings  language-models 

আমি বর্তমানে একটি মুখের স্বীকৃতি সফটওয়্যারটিতে কাজ করছি যা মুখগুলি সনাক্ত করতে কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। আমার পড়াশোনার উপর ভিত্তি করে, আমি একত্রিত করেছি যে একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ওজন ভাগ করে নিয়েছে, যাতে প্রশিক্ষণের সময় সময় বাঁচাতে পারে। তবে, কীভাবে একজন ব্যাকপ্রপ্যাজেশনকে মানিয়ে নেয় তাই এটি কনভোলশন নিউরাল …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

আমি একটি পার্সেপেট্রন অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্তের সীমানাকে চক্রান্ত করার চেষ্টা করছি এবং কয়েকটি বিষয় সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত। আমার ইনপুট উদাহরণগুলি আকারে রয়েছে , মূলত একটি 2D ইনপুট উদাহরণ ( x 1 এবং x 2 ) এবং বাইনারি শ্রেণীর লক্ষ্য মান ( y ) [1 বা 0]।[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy আমার ওজন ভেক্টর …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

যদি আমার কিছু স্থির অ-পুনরাবৃত্ত (ডিএজি) টপোলজি (নোড এবং প্রান্তের স্থির সেট, তবে শিখার অ্যালগরিদমটি ইনপুট নিউরনের সাথে সিগময়েড নিউরনগুলির কেবলমাত্র স্ট্রিং নিতে পারে) ইনপুট হিসাবে এবং একটি আউটপুটকে নিয়ে যায় (এটি যদি 0 থেকে দূরে একটি নির্দিষ্ট স্থিতিশীল হয় তবে আমরা 1 বা নীচে -1 এ গোল করে এমন …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

আমি 14 ইনপুট এবং একটি আউটপুট দিয়ে এনএন তৈরি করতে আর-তে নিউরনেট ব্যবহার করছি। আমি একই ইনপুট প্রশিক্ষণের ডেটা এবং একই নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার / সেটিংস ব্যবহার করে নেটওয়ার্কটি বেশ কয়েকবার তৈরি / প্রশিক্ষণ করি। প্রতিটি নেটওয়ার্ক উত্পাদিত হওয়ার পরে আমি এটি পূর্বাভাসকৃত মানগুলি গণনা করতে পরীক্ষার ডেটাগুলির একা একা স্ট্যান্ডে …

11 r  machine-learning  neural-networks 

আমি একটি চমত্কার জনপ্রিয় কাগজ " এক্সপ্ল্লেইং অ্যান্ড হার্নেসিং অ্যাডভারসারিয়াল উদাহরণ " প্রয়োগ করছিলাম এবং কাগজে, এটি একটি প্রতিকূল উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন প্রশিক্ষণ দেয় জ '' (θ) = αজে (θ) + (1 - α) জ '(θ)। এটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে আচরণ করে। 0.1 0.1, 0.2, 0.3, ইত্যাদি হতে পারে etc. এই নির্দিষ্ট …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  hyperparameter 

আমি যা শিখেছি তার উপর ভিত্তি করে, আমরা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী শিখতে একটি সিএনএন এর কনভ লেয়ারে একাধিক ফিল্টার ব্যবহার করি। কিন্তু যেহেতু এই ফিল্টারগুলি একইভাবে প্রয়োগ করা হয় (অর্থাত্ স্লাইডযুক্ত এবং ইনপুটগুলির অঞ্চলে বহুগুণ), তাই তারা কি প্রশিক্ষণের সময় একই পরামিতিগুলি শিখবেন না? অতএব একাধিক ফিল্টার ব্যবহার অপ্রয়োজনীয় হবে?

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

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 । গত বছর বন্ধ ছিল । সিআইএফএআর -10 ডেটাসেটে 15 যুগের পরে প্রশিক্ষণটি বৈধতা হ্রাস আর কমবে না বলে মনে হয়, প্রায় 1.4 (60% …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

আমি চিত্র সনাক্তকরণের জন্য একটি কনভোলশন নেটওয়ার্কে কাজ করছি এবং আমি ভাবছিলাম যে আমি বিভিন্ন আকারের চিত্রগুলি ইনপুট করতে পারি কিনা (যদিও এর চেয়ে আলাদা নয়)। এই প্রকল্পে: https://github.com/harvardnlp/im2markup তারা বলে: and group images of similar sizes to facilitate batching প্রিপ্রোসেসিংয়ের পরেও, চিত্রগুলি এখনও বিভিন্ন আকারের, যা সূত্রের কিছু অংশ …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে পার্থক্যের দিক থেকে, আমরা বেশ কয়েকটি আইটেমের তালিকা করতে পারি, যেমন আরও স্তর অন্তর্ভুক্ত করা হয়, বিশাল ডেটা সেট করা যায়, প্রশিক্ষণকে জটিল মডেলটিকে সম্ভব করার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটার হার্ডওয়্যার এগুলি ছাড়াও, এনএন এবং ডিএল এর মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা রয়েছে?

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

নিউরাল নেটওয়ার্কের গভীরতা এবং শেখার হারের মধ্যে কোনও থাম্বের কোনও নিয়ম আছে? আমি লক্ষ্য করছি যে নেটওয়ার্কটি যত গভীর, তত শিক্ষার হার কম হবে। যদি এটি সঠিক হয় তবে তা কেন?

10 neural-networks  deep-learning  hyperparameter  rule-of-thumb 

আমি আসলে একটি পদার্থবিদ্যার ক্লাসে বল্টজম্যান মেশিনগুলির সাথে কিছু প্রোগ্রামিং করেছি, আমি তাদের তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যের সাথে পরিচিত নই। বিপরীতে, আমি গ্রাফিকাল মডেলগুলির তত্ত্ব সম্পর্কে একটি পরিমিত পরিমাণ জানি (লরিজেনের গ্রাফিকাল মডেলগুলির বইয়ের প্রথম কয়েকটি অধ্যায় সম্পর্কে )। প্রশ্ন: গ্রাফিকাল মডেল এবং বোল্টজম্যান মেশিনের মধ্যে কি কোনও অর্থপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে? বোল্টজম্যান …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm 

নির্দিষ্ট স্টাইলে ছবি আঁকতে কি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব? (সুতরাং এটি একটি চিত্র নেয় এবং এটি এমন স্টাইলে পুনরায় আঁকেন যার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল)) এই জাতীয় কোনও জিনিসের জন্য কি কোনও অনুমোদিত প্রযুক্তি রয়েছে? আমি ডিপআর্ট অ্যালগরিদম সম্পর্কে জানি। নির্দিষ্ট চিত্রের সাথে প্রধান চিত্রটি পূরণ করা ভাল (উদাহরণস্বরূপ, …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি পিছনে প্রচার ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি টেনসর ফ্লো লাইব্রেরিটি ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছি। প্রশিক্ষণের সময়, আমি কিছু অদ্ভুত আচরণ অনুভব করছি, এবং আমি কেবল ভাবছি যে এটি সাধারণ, বা আমি কিছু ভুল করছি কিনা …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow