প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

স্পার্স কোডিং ইনপুট ভেক্টরগুলিকে উপস্থাপন করার জন্য ভিত্তি ভেক্টরগুলির একটি ওভার-সম্পূর্ণ সেট শেখার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (<- আমরা এটি কেন চাই)। স্পার কোডিং এবং অটেনকোডার এর মধ্যে পার্থক্য কী? আমরা কখন স্পার্স কোডিং এবং অটোরকোডার ব্যবহার করব?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

আমি প্রতিটি পদ্ধতির উপকারিতা এবং কনস সম্পর্কে আলোচনা করে কয়েকটি কাগজপত্র পড়েছি, কেউ কেউ এই যুক্তি দিয়েছিলেন যে জিএ অনুকূল সমাধান সন্ধানে কোনও উন্নতি দেয় না অন্যরা দেখায় যে এটি আরও কার্যকর। মনে হয় সাহিত্যে জিএকে সাধারণত অগ্রাধিকার দেওয়া হয় (যদিও বেশিরভাগ লোকেরা প্রয়োজনীয় ফলাফল অর্জনের জন্য এটি কোনওভাবে পরিবর্তন …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

এগুলি সমস্তগুলি নোডগুলি দ্বারা এবং সম্ভবত (সম্ভবত নির্দেশিত) প্রান্তের মাধ্যমে (ইন) নির্ভরতার সাথে র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রতিনিধিত্ব করে। আমি একজন বায়সিয়ানের দৃষ্টিভঙ্গিতে আগ্রহী।

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

গভীর সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত কোনও সাহিত্যিক কি কেউ দেখেছেন? আমি কেবল অটেনকোডার বা সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিনগুলিতে অপ্রচারিত প্রাক-প্রশিক্ষণ দেখেছি।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে মডেলিংয়ে নতুন, তবে আমি পর্যবেক্ষণের ডেটা ভালভাবে ফিট করে এমন সমস্ত উপলভ্য ডেটা পয়েন্ট সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপন করতে সক্ষম হয়েছি। নিউটাল প্যাকেজটির সাহায্যে নিউরাল নেটওয়ার্কটি আরয়ে করা হয়েছিল: require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ ., data = MyData, size = …

33 r  neural-networks 

আমার কাছে স্ট্রিমিং ডেটা সেট রয়েছে, উদাহরণগুলি একবারে পাওয়া যায়। তাদের উপর আমার বহু শ্রেণির শ্রেণিবিন্যাস করা দরকার। শেখার প্রক্রিয়াটিতে প্রশিক্ষণের উদাহরণ দেওয়ার সাথে সাথে আমার উদাহরণটি বাতিল করতে হবে। একযোগে, আমি লেবেলবিহীন ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সর্বশেষতম মডেলটিও ব্যবহার করছি। যতদূর আমি জানি, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একবারে একবারে উদাহরণগুলি …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

অ্যান্ড্রু এনগের নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং কোর্সেরার ডিপ লার্নিং কোর্সে তিনি বলেছিলেন যে ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহার প্রায় সবসময়ই পছন্দনীয় ।s i g m o i dtanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid তিনি যে কারণটি দিয়েছেন তা হ'ল ০.০ এর চেয়ে প্রায় 0 টি কেন্দ্র ব্যবহার করে আউটপুটগুলি এবং "পরবর্তী স্তরটির জন্য কিছুটা সহজ করে তোলে"।s i …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

আমি https://en.wikedia.org/wiki/Generative_adversarial_networks এ পড়েছি : [জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক] 2014 সালে ইয়ান গুডফেলো এট আল দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল। কিন্তু জার্গেন Schmidhuber দাবি অনুরূপ কাজ যে দিক আগে সম্পাদিত হয়েছে (যেমন, সেখানে সৃজক adversarial নেটওয়ার্ক সময় nips 2016 কিছু বিতর্ক ছিল টিউটোরিয়াল: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems- সম্মেলন / নিউরাল-ইনফরমেশন-প্রসেসিং-সিস্টেমস-কনফারেন্স-এনআইপিএস -2016 / জেনারেটিভ-অ্যাডভারসিয়াল-নেটওয়ার্কগুলি দেখুন 1h03 মিনিট)। …

32 neural-networks  history  gan 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে সম্পূর্ণ নতুন তবে সেগুলি বুঝতে আগ্রহী। তবে এটি শুরু করা মোটেও সহজ নয়। কেউ কি কোনও ভাল বই বা অন্য কোনও সংস্থার প্রস্তাব দিতে পারেন? একটি পড়া আবশ্যক আছে? আমি যেকোন ধরণের পরামর্শের জন্য কৃতজ্ঞ।

32 machine-learning  neural-networks  references 

পরিসংখ্যানের কোন পটভূমি নেই এমন দর্শকদের কাছে আমরা কীভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করব?

32 logistic  neural-networks 

কম্পিউটারগুলি দীর্ঘকাল ধরে "ব্রুট-ফোর্স" -টেকনিউক ব্যবহার করে দাবা খেলতে সক্ষম হয়েছে, একটি নির্দিষ্ট গভীরতার সন্ধান করছে এবং তারপরে অবস্থানটি মূল্যায়ন করবে। আলফাগো কম্পিউটার তবে পজিশনগুলি মূল্যায়নের জন্য কেবল একটি এএনএন ব্যবহার করে (যতদূর আমি জানি এটি কোনও গভীরতা-অনুসন্ধান করে না)। আলফাগো গো যেভাবে খেলেন তেমনভাবে দাবা খেলতে এমন একটি দাবা …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

পরিচিতি পটভূমি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে, আমাদের সাধারণত একটি সাধারণ কাঠামো / প্রবাহ থাকে যা দেখতে দেখতে এটি দেখতে: ইনপুট চিত্র (যেমন একটি 2D ভেক্টর x) (1 ম কনভোলিউশনাল স্তর (কনভ 1) এখানে শুরু হয় ...) w12D চিত্র বরাবর ফিল্টারগুলির সেট সেট করুন (যেমন z1 = w1*x + b1ডট পণ্য …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি একটি রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে ইনপুটটি একটি চিত্র এবং লেবেলটি 80 এবং 350 এর মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন মান। ছবিগুলি প্রতিক্রিয়া হওয়ার পরে কিছু রাসায়নিকের are যে রঙটি বেরিয়ে আসে তা অন্য রাসায়নিকের ঘনত্বকে বোঝায় যা ছেড়ে গেছে এবং সেই মডেলের আউটপুট - সেই রাসায়নিকের ঘনত্ব। চিত্রগুলি ঘোরানো, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

আমি কিছু সময়ের জন্য এলএসটিএম পড়ছি। আমি একটি উচ্চ স্তরে বুঝতে পারি যে কীভাবে সবকিছু কাজ করে। যাইহোক, Tensorflow আমি ব্যবহার তাদের বাস্তবায়ন করতে যাচ্ছে লক্ষ্য করেছি যে BasicLSTMCell একটি প্রয়োজন একক সংখ্যা (অর্থাত num_units) প্যারামিটার। থেকে এই LSTMs খুব পুঙ্খানুপুঙ্খ ব্যাখ্যা, আমি জড়ো করেছি যে একটি একক LSTM ইউনিট …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

আমরা কেন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট (রিলিজ) ব্যবহার করব? কীভাবে এটি নিউরাল নেটওয়ার্কের উন্নতি করে? আমরা কেন বলি যে রেএলইউ একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন? স্নায়ুম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলির জন্য নয়? আমি অনুমান করছি যে আমরা এই জাতীয়, আরএলইউ এবং সফটম্যাক্স উভয়ই ব্যবহার করি: সফটম্যাক্স আউটপুট সহ নিউরন 1 ----> …

31 neural-networks