প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমার প্রশিক্ষণের ক্ষতি হ্রাস পায় এবং তারপরে আবারও চলে যান। এটা খুব অদ্ভুত। ক্রস-বৈধতা হ্রাস প্রশিক্ষণ ক্ষতি ট্র্যাক। কি হচ্ছে? আমার দুটি নীচে স্ট্যাকড এলএসটিএমএস রয়েছে (কেরাসে): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') আমি এটি 100 টি যুগের জন্য প্রশিক্ষণ দিচ্ছি: …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

ধরুন আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে চাই (কিছু এ-ক্লাস বি বা শ্রেণীর অন্তর্গত)। নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট স্তরটিতে এটি করার কিছু সম্ভাবনা রয়েছে: 1 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। আউটপুট 0 (<0.5) শ্রেণি A এবং 1 (> = 0.5) কে বি শ্রেণি হিসাবে বিবেচনা করা হয় (সিগময়েডের ক্ষেত্রে) 2 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে প্রতিরোধে আগ্রহী। শূন্য লুকানো নোড + স্লিপ-স্তর সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি লিনিয়ার মডেল। একই স্নায়বিক জাল সম্পর্কে কি তবে লুকানো নোড সঙ্গে? আমি ভাবছি স্কিপ-লেয়ার সংযোগগুলির ভূমিকা কী হবে? স্বজ্ঞাতভাবে, আমি বলব যে আপনি যদি স্কিপ-স্তর সংযোগগুলি অন্তর্ভুক্ত করেন তবে চূড়ান্ত মডেলটি একটি রৈখিক মডেল + …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি আমার প্রকল্পে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করতে চাই। আমি বেশ কয়েকটি কাগজপত্র দিয়েছিলাম এবং একটি প্রশ্ন আমার কাছে এসেছিল: কনভলিউশন নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মধ্যে কোনও পার্থক্য আছে কি? এই জিনিসগুলি কি একই বা তাদের মধ্যে কোনও বড় পার্থক্য রয়েছে এবং যা আরও ভাল?

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

আমি ভাবছিলাম, নীতিগত / তাত্ত্বিক মেশিন লার্নিং কেন এত গুরুত্বপূর্ণ? একজন মানুষ হিসাবে ব্যক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি বুঝতে পারি যে মূলত মেশিন লার্নিং কেন গুরুত্বপূর্ণ হবে: মানুষ তারা কী করছে তা বোঝার মতো, আমরা বোঝার জন্য সৌন্দর্য এবং সন্তুষ্টি পাই। তত্ত্বের দৃষ্টিকোণ থেকে গণিত মজাদার যখন এমন নীতি থাকে যা …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লো থেকে স্থানান্তরিত হয়েছিল কারণ ক্রস ভ্যালিডেটে উত্তর দেওয়া যেতে পারে। 7 বছর আগে স্থানান্তরিত । আমি কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক চিত্র স্বীকৃতিতে কাজ করে তা জানার চেষ্টা করছি। আমি কিছু উদাহরণ দেখেছি এবং আরও বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। একটি 20x20 চিত্রের চিঠি স্বীকৃতির উদাহরণে, প্রতিটি পিক্সেলের মানগুলি ইনপুট …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

অপ্টিমাইজেশনের জন্য এসজিডি ব্যবহার করে একটি উত্তল ব্যয় ফাংশন দেওয়া, অনুকূলিতকরণ প্রক্রিয়া চলাকালীন আমাদের একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি গ্রেডিয়েন্ট (ভেক্টর) থাকবে। আমার প্রশ্নটি, উত্তলটির বিন্দুটি বিবেচনা করে, গ্রেডিয়েন্টটি কেবলমাত্র সেই দিকে নির্দেশ করে যেখানে ক্রিয়াটি সবচেয়ে দ্রুত বৃদ্ধি / হ্রাস পায়, বা গ্রেডিয়েন্টটি সর্বদা ব্যয় কার্যের সর্বোত্তম / চরম বিন্দুতে …

25 neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd  convex 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । বন্ধ 2 বছর আগে । সাধারণভাবে গভীর শিক্ষণ এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে মৌলিক সমস্যা। প্রশিক্ষণ ডেটা ফিট …

25 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning 

সুবিধাগুলি কী কী, কেন একটি গভীর নেটওয়ার্কে একাধিক এলএসটিএম ব্যবহার করা হবে? আমি একটি ইনপুট হিসাবে ইনপুটগুলির ক্রমটি উপস্থাপন করতে একটি LSTM ব্যবহার করছি। সুতরাং একবার আমি যে একক উপস্থাপনা - কেন আমি আবার এটি মাধ্যমে পাস হবে? আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ আমি প্রাকৃতিক ভাষার প্রজন্মের প্রোগ্রামে এটি দেখেছি।

25 classification  neural-networks  deep-learning  lstm  rnn 

সংশোধিত রৈখিক ইউনিটগুলির (রেইলইউ) অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলিকে কেন অ-রৈখিক হিসাবে বিবেচনা করা হয়? f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) এগুলি লিনিয়ার হয় যখন ইনপুটটি ইতিবাচক হয় এবং গভীর নেটওয়ার্কগুলির প্রতিনিধি শক্তি আনলক করার জন্য আমার বোঝার থেকে অ-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশনগুলি আবশ্যক, অন্যথায় পুরো নেটওয়ার্কটি একটি স্তর দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে।

25 neural-networks  deep-learning 

আমি ডিপ লার্নিংয়ের জন্য অ্যাডাম অপটিমাইজার সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং বেঙ্গিও, গুডফেলো এবং করভিলের ডিপ লার্নিংয়ের নতুন বইয়ের নীচের বাক্যটি পেলাম : অ্যাডামকে সাধারণত হাইপার প্যারামিটারগুলির নির্বাচনের পক্ষে যথেষ্ট শক্তিশালী হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যদিও শিক্ষার হারটি মাঝে মাঝে প্রস্তাবিত ডিফল্ট থেকে পরিবর্তন করা প্রয়োজন। যদি এটি সত্য হয় তবে এটি …

24 neural-networks  deep-learning  optimization  hyperparameter  adam 

আমি জানি আমার প্রশ্ন / শিরোনাম খুব নির্দিষ্ট নয়, তাই আমি এটি পরিষ্কার করার চেষ্টা করব: কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির তুলনামূলকভাবে কঠোর ডিজাইন রয়েছে। অবশ্যই, সাধারণত, তারা জীববিজ্ঞান দ্বারা প্রভাবিত হয় এবং বাস্তব নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করার চেষ্টা করে, তবে প্রকৃত স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলির বিষয়ে আমাদের বোঝার সঠিক মডেল …

24 machine-learning  neural-networks  bioinformatics  artificial-intelligence  neuroscience 

এই দুটি হিসাবে আমার 50,000 চিত্র রয়েছে: তারা ডেটা গ্রাফ চিত্রিত। আমি এই চিত্রগুলি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে চেয়েছিলাম তাই আমি থায়ানো (ডিপলাইরনিং ডটকম) দ্বারা সরবরাহিত অটোরকোডার কোডটি ব্যবহার করেছি। সমস্যাটি হ'ল, এই অটোইনকোডারগুলি কোনও বৈশিষ্ট্য শিখতে পারে বলে মনে হয় না। আমি আরবিএম চেষ্টা করেছি এবং এটি একই রকম। …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

ইন অ্যালেক্স Krizhevsky, এট অল। গভীর রূপান্তরমূলক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস তারা প্রতিটি স্তরের নিউরনের সংখ্যা গণনা করে (নীচের চিত্রটি দেখুন)। নেটওয়ার্কের ইনপুটটি 150,528-মাত্রিক, এবং নেটওয়ার্কের অবশিষ্ট স্তরগুলিতে নিউরনের সংখ্যা 253,440–186,624–64,896–64,896–43,264– 4096–4096-1000 দ্বারা দেওয়া হয়েছে। একটি 3 ডি ভিউ প্রথমটির পরে সমস্ত স্তরগুলির জন্য নিউরনের সংখ্যা পরিষ্কার। নিউরনগুলি গণনা …

24 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

ড্রপআউট এবং ড্রপ কানেক্টের মধ্যে পার্থক্য কী? আফাইক, ড্রপআউট প্রশিক্ষণের সময় এলোমেলোভাবে লুকানো নোডগুলি ড্রপ করে তবে এগুলি পরীক্ষায় রাখে এবং সংযোগ ড্রপ সংযোগগুলি ড্রপ করে। তবে সংযুক্তিগুলি কি লুকানো নোডগুলি ফেলে দেওয়ার সমতুল্য নয়? নোডগুলি (বা সংযোগগুলি) কেবল ওজনের এক সেট নয়?

24 neural-networks  dropout