প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি এই পৃষ্ঠাটি পড়েছি: http://neuranetworksandDPlearning.com/chap3.html এবং এটি বলেছে যে ক্রস-এন্ট্রপি সহ সিগময়েড আউটপুট স্তর লগ-সম্ভাবনার সাথে সফটম্যাক্স আউটপুট স্তরটির সাথে বেশ সমান। যদি আমি লগ-সম্ভাবনা সহ সিগময়েড বা আউটপুট স্তরটিতে ক্রস এনট্রপি সহ সফটম্যাক্স ব্যবহার করি তবে কী হবে? এটা কি ঠিক আছে? কারণ আমি দেখতে পাচ্ছি যে ক্রস এনট্রপির …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax 

একটি নিউরাল নেট কিছু লক্ষ্য অর্জনের মাধ্যম হিসাবে ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি শেখে। এটি সম্পন্ন হয়ে গেলে, আমরা জানতে চাইতে পারি যে নিউরাল নেটটি কী শিখেছে। বৈশিষ্ট্যগুলি কী ছিল এবং কেন এটি সেগুলি যত্ন করে। কেউ কি এই সমস্যার উদ্বেগ নিয়ে কাজ করার শরীরে কিছু রেফারেন্স দিতে পারেন?

30 neural-networks  deep-learning 

[এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লোতেও উত্থাপিত হয়েছিল ] সংক্ষেপে প্রশ্ন আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং আমি বিশ্বাস করি যে এই নেটওয়ার্কগুলি প্রতিটি ইনপুট নিউরন (পিক্সেল / পরামিতি) সমতুল্য আচরণ করে না। কল্পনা করুন আমাদের কাছে একটি গভীর নেটওয়ার্ক রয়েছে (অনেকগুলি স্তর) যা কিছু ইনপুট চিত্রে কনভোলশন প্রয়োগ করে। চিত্রের …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

নিউরাল নেটওয়ার্ক , বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক , ডিসিশন ট্রি এবং পেট্রি নেটগুলির মধ্যে পার্থক্য কী তা সমস্ত গ্রাফিকাল মডেল এবং দৃশ্যত কারণ-প্রভাবের সম্পর্ককে চিত্রিত করে।

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

জিরো দিয়ে ওজন সূচনা করা কেন বিপজ্জনক? এটির কোনও সাধারণ উদাহরণ যা তা দেখায়?

30 neural-networks  backpropagation 

আমি ডিপ কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সহ পেপার ইমেজনেট শ্রেণিবিন্যাসটি পড়ছিলাম এবং section নং বিভাগে তারা কীভাবে তাদের ব্যবহার পছন্দ করেছে সেগুলি তাদের কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের আর্কিটেকচারটি ব্যাখ্যা করেছেন: অ-স্যাচুরেটিং ননলাইনারিটিf(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x)।f(x) = max(0, x). কারণ এটি প্রশিক্ষণ দ্রুত ছিল। সেই কাগজে তারা সিএনএন, সিগময়েড এবং হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট ফাংশনগুলিতে (যেমন এবং sat …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বায়াস নোড কেন ব্যবহার করা হয়? আপনার কতগুলি ব্যবহার করা উচিত? কোন স্তরগুলিতে আপনার সেগুলি ব্যবহার করা উচিত: সমস্ত লুকানো স্তর এবং আউটপুট স্তর?

29 machine-learning  neural-networks  bias-node 

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 । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি সিআইএফএআর 10 ডেটাসেটে একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। কিছু সময়ের পরে, বৈধতা হ্রাস বৃদ্ধি পেতে শুরু করে, বৈধতার যথার্থতাও বাড়ছে। পরীক্ষার ক্ষতি এবং পরীক্ষার নির্ভুলতা উন্নত করতে অবিরত। এটা কিভাবে সম্ভব? দেখে মনে হচ্ছে বৈধতা হ্রাস বৃদ্ধি পেলে যথার্থতা হ্রাস করা উচিত। পিএস বেশ কয়েকটি অনুরূপ প্রশ্ন রয়েছে, …

28 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য, ব্যাখ্যার একাধিক স্তর রয়েছে: 1) সামগ্রিকভাবে অ্যালগরিদম, 2) সাধারণভাবে অ্যালগরিদমের অংশ 3) নির্দিষ্ট ইনপুটগুলিতে অ্যালগরিদমের অংশ এবং এই তিনটি স্তর প্রতিটি অংশে দুটি ভাগে বিভক্ত হয়, প্রশিক্ষণ জন্য একটি এবং ফাংশন eval জন্য। শেষের দুটি অংশ প্রথমটির চেয়ে অনেক বেশি কাছাকাছি। আমি # 2 …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

যখন একটি পিক্সেল সেগমেন্টেশন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি যেমন সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তখন আপনি ডাইস-কোয়ালিটি লোকস ফাংশন বনাম ক্রস-এনট্রপি লোকসান ফাংশন ব্যবহার করার সিদ্ধান্তটি কীভাবে গ্রহণ করবেন? আমি বুঝতে পারি এটি একটি ছোট প্রশ্ন, তবে অন্যান্য তথ্য কী সরবরাহ করবে তা পুরোপুরি নিশ্চিত নয়। আমি দুটি লোকস ফাংশন সম্পর্কে …

27 neural-networks  loss-functions  cross-entropy 

ধরা যাক আমরা f = x * yস্ট্যান্ডার্ড ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সাধারণের জন্য রিগ্রেশন করতে চাই । আমার মনে আছে যে এমন গবেষণাগুলি রয়েছে যেগুলি বলে যে একটি হাইডেন স্তরযুক্ত এনএন কোনও ফাংশনকেই অনুমান করতে পারে তবে আমি চেষ্টা করেছি এবং সাধারণীকরণ ছাড়াই এনএন এই সাধারণ গুণটিকেও আনুমানিকভাবে …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

এনএনn লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে প্রেডেক্টর রয়েছে যা আমি আমার মডেল হিসাবে ডাকব। আমি কীভাবে এটিতে বিসর্জন অধ্যয়ন করব? আমার কোন মেট্রিক ব্যবহার করা উচিত? একটি বিস্তৃত উত্স বা পাঠ্যপুস্তক প্রশংসা করা হবে।

27 regression  machine-learning  neural-networks 

আমি এখানে নিম্নলিখিত পড়ুন: সিগময়েড আউটপুটগুলি শূন্য-কেন্দ্রিক নয় । এটি অনাকাঙ্ক্ষিত যেহেতু নিউরালনগুলি পরে নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসেসিংয়ের পরবর্তী স্তরগুলিতে (খুব শীঘ্রই এটি সম্পর্কে আরও) ডেটা প্রাপ্ত হবে যা শূন্য-কেন্দ্রিক নয়। এই গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত সময় গতিবিদ্যা উপর বিষয় রয়েছে সবসময় ইতিবাচক হলে ডেটা একটি স্নায়ুর উদ্ভেদ যদি কারণ (যেমন x>0x>0x > …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation