প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

ধরুন আমি শ্রেণিবিন্যাস বা প্রতিরোধের জন্য একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিতে চাই তবে ভবিষ্যদ্বাণীটি কতটা আত্মবিশ্বাসী হবে তা জানতে চাই। আমি কীভাবে এটি অর্জন করতে পারি? আমার ধারণা উপরের স্নায়বিক মিটারগুলির পূর্বাভাসের পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে প্রতিটি প্রশিক্ষণ ডেটামের জন্য ক্রস এনট্রপি গণনা করা। তারপরে, আমি রিগ্রেশন জন্য একটি দ্বিতীয় নিউরাল …

9 machine-learning  neural-networks 

সমস্যাটি হ'ল: ক্রস এন্ট্রপি ক্ষতি সহ ইনপুট -> লুকানো, লুকানো -> আউটপুট জন্য সফটম্যাক্স ব্যবহার করে সিএলএময়েড ব্যবহার করে আ সিঙ্গল লুকানো লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ইনপুট লেয়ারের সাথে সম্মানের সাথে গ্রেডিয়েন্টটি আবিষ্কার করুন। আমি চেইন বিধিটি ব্যবহার করে বেশিরভাগ উদ্দীপনা নিয়ে যেতে পারি তবে কীভাবে এগুলিকে একসাথে "চেইন" করা …

9 neural-networks  gradient 

লেকুন এট আল (1998) দ্বারা "দক্ষ ব্যাকপ্রপ" অনুসারে সমস্ত ইনপুটগুলিকে সাধারণকরণ করা ভাল অনুশীলন যাতে সেগুলি 0 এর কাছাকাছি থাকে এবং সর্বাধিক দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভের মধ্যে থাকে। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ আমরা "তানহ" ফাংশনের জন্য [-0.5,0.5] ব্যবহার করব। এটি হেসিয়ান আরও স্থিতিশীল হওয়ার সাথে সাথে পিছনের প্রচারকে সহায়তা করতে পারে। তবে, আমি নিশ্চিত …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

অটেনকোডার নেটওয়ার্কগুলি সাধারণ শ্রেণিবদ্ধ এমএলপি নেটওয়ার্কগুলির চেয়ে বেশি কৌশলযুক্ত বলে মনে হয়। পুনর্গঠিত আউটপুটে আমি যা পেয়েছি লাসাগনকে ব্যবহার করার পরে বেশ কয়েকটি চেষ্টার পরে এমন একটি জিনিস যা এমএনআইএসটি ডাটাবেসের সমস্ত চিত্রের ইনপুট ডিজিটটি আসলে কী তা কোনও পার্থক্য ছাড়াই তার অস্পষ্ট গড়ের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ । আমি যে নেটওয়ার্ক …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

সিএনএন-তে, আমরা কনভ্যুশনাল স্তরটিতে বৈশিষ্ট্য মানচিত্র তৈরি করতে ফিল্টারগুলি শিখব। অটোরকোডারে প্রতিটি স্তরের একক লুকানো ইউনিট ফিল্টার হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এই দুটি নেটওয়ার্কে ফিল্টারগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders 

আমার কাছে অত্যন্ত বিচ্ছিন্ন ইনপুট রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ ইনপুট চিত্রের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির অবস্থান। আরও প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের একাধিক শনাক্তকরণ থাকতে পারে (এটি নিশ্চিত নয় যে এটি সিস্টেমের ডিজাইনের উপর নির্ভর করে)। এটি আমি কে চ্যানেল হিসাবে 'বাইনারি চিত্র' উপস্থাপন করবো ওএন পিক্সেল সহ সেই বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি উপস্থাপন করবে এবং এর বিপরীতে। আমরা …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

আমি আমার পিএইচডি যাত্রা শুরু করছি, এবং আমার আগে যে চূড়ান্ত লক্ষ্যটি স্থির করেছি তা হ'ল এএনএনগুলি বিকাশ করা যা তারা যে পরিবেশে কাজ করে তা নিরীক্ষণ করবে এবং গতিশীলভাবে সমস্যাটির সাথে তাদের আর্কিটেকচারকে সামঞ্জস্য করবে। সুস্পষ্ট প্রভাবটি হ'ল ডেটাগুলির সাময়িকতা: যদি ডেটা সেটটি ধারাবাহিক না হয় এবং সময়ের সাথে …

9 machine-learning  neural-networks 

আমি অ-সাধারণ বিতরণকৃত ডেটা সহ একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ব্যাকপ্রপাগেশন, ফিড-ফরোয়ার্ড) প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। মূল বলতে স্কোয়ারড ত্রুটির পাশাপাশি সাহিত্যে প্রায়শই প্রশিক্ষিত জালের গুণমানের মূল্যায়ন করার জন্য পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্কের সহগ বোঝায়। তবে, যদি পিয়ারসন সম্পর্ক সম্পর্কিত সহগ যুক্তিযুক্ত হয়, তবে যদি প্রশিক্ষণের ডেটাগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় না? র‌্যাঙ্ক-ভিত্তিক পারস্পরিক …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho 

আমি পাঠ্যের উপর অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে চাই, বেশ কয়েকটি নিবন্ধ পড়েছি, তাদের মধ্যে কিছু "নেভাই বেইস" ব্যবহার করছে এবং অন্যটি "পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (এলএসটিএম)" , অন্যদিকে আমি অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য পাইথন লাইব্রেরি দেখেছি যে nltk হয়। এটি "নাইভ বেয়েস" ব্যবহার করে যে কেউ ব্যাখ্যা করতে পারে যে দুটি ব্যবহারের মধ্যে …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language