প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

আমি পাইথন কোড যা লাইব্রেরিতে নির্ভর করে না (যেমন কনভনেট বা টেনসরফ্লো) এর উপর নির্ভর করে না, এবং আমি কার্নেল ম্যাট্রিক্সের জন্য মানগুলি কীভাবে বেছে নেব সে সম্পর্কে সাহিত্যে আটকে যাচ্ছি, যখন আমি পাইথন কোডটি আরও ভাল করে বোঝার চেষ্টা করছি when একটি ইমেজ উপর একটি সমাবর্তন সঞ্চালন। আমি সিএনএন …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

আমি সম্প্রতি চালাচ্ছি এবং সেন্সর প্রবাহ শিখছিলাম এবং কয়েকটি হিস্টোগ্রাম পেয়েছিলাম যা আমি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে জানি না। সাধারণত আমি বারগুলির উচ্চতাটিকে ফ্রিকোয়েন্সি (বা আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি / গণনা) হিসাবে মনে করি। তবে, সাধারণ হিস্টোগ্রামের মতো বার নেই বলে এবং বিষয়গুলি ছায়া গোছানো আমাকে বিভ্রান্ত করে। একই সাথে অনেকগুলি লাইন / …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

আপনি যদি ডকুমেন্টেশনটি http://keras.io/optimizer/ দেখুন তবে ক্ষয়র জন্য এসজিডিতে একটি প্যারামিটার রয়েছে। আমি জানি এটি সময়ের সাথে শিক্ষার হার হ্রাস করে। তবে এটি ঠিক কীভাবে কাজ করে তা আমি বুঝতে পারি না। এটি কী এমন মূল্য যা শিক্ষার হার দ্বারা গুণিত হয় lr = lr * (1 - decay) যেমন …

23 neural-networks  python 

আমি কেবল পরিসংখ্যান এবং মডেলগুলির স্টাফ সম্পর্কে পড়াশোনা শুরু করেছি। বর্তমানে, আমার বোধগম্যতা হল আমরা কোনও মডেলের সেরা প্যারামিটার (গুলি) অনুমান করতে এমএলই ব্যবহার করি। যাইহোক, যখন আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করি, মনে হয় তারা সাধারণত প্যারামিটারগুলি অনুমান করার জন্য অন্য পদ্ধতির ব্যবহার করে। কেন …

23 maximum-likelihood  neural-networks 

সুতরাং আমি কনভ্যুশনাল নেট ব্যবহার করে মানুষের চিত্রগুলিতে প্রাকট্রেনিং করার চেষ্টা করছি। আমি কাগজপত্রগুলি ( পেপার 1 এবং পেপার 2 ) এবং এই স্ট্যাকওভারফ্লো লিঙ্কটি পড়েছি, তবে আমি নিশ্চিত না যে আমি নেটগুলির কাঠামো বুঝতে পেরেছি (এটি কাগজগুলিতে ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয়নি)। প্রশ্নাবলী: আমি আমার ইনপুটটি শোনার স্তরটির পরে একটি কনিভ …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

আমি জানি যে চিত্র, স্বীকৃতি, চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস ইত্যাদির সাথে গভীর, সমঝোতা সংক্রান্ত নিউরাল জাল ইত্যাদির ক্ষেত্রে প্রচুর অগ্রগতি হয়েছে। তবে আমি যদি নেটটি প্রশিক্ষণ দিই, বলুন, পিএনজি চিত্রগুলি, এটি কি কেবল এতক্ষণের এনকোডযুক্ত চিত্রগুলির জন্য কাজ করবে ? অন্যান্য কোন চিত্রের বৈশিষ্ট্য এটি প্রভাবিত করে? (আলফা চ্যানেল, ইন্টারলেসিং, রেজোলিউশন ইত্যাদি?)

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

আমি উত্সাহিত করছি কিভাবে রেসনেট মডিউলগুলি / এড়িয়ে যাওয়া সংযোগগুলি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্টগুলি ফেরত প্রচারিত হয় are আমি রেসনেট (যেমন স্কিপ-লেয়ার সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্ক ) সম্পর্কে বেশ কয়েকটি প্রশ্ন দেখেছি তবে এটি প্রশিক্ষণের সময় গ্রেডিয়েন্টগুলির ব্যাক-প্রসারণ সম্পর্কে বিশেষত জিজ্ঞাসা করছে। প্রাথমিক স্থাপত্য এখানে: আমি এই কাগজটি …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

এখানে একটি অনুরূপ থ্রেড রয়েছে ( নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যয় ক্রিয়াকলাপটি নন-উত্তল? ) তবে আমি সেখানে উত্তরগুলির পয়েন্টগুলি বুঝতে পারি না এবং এটি পুনরায় জিজ্ঞাসা করার কারণটি এই আশা করে যে কিছু বিষয় স্পষ্ট হবে: আমি স্কোয়ারড পার্থক্য খরচ ফাংশনের সমষ্টি ব্যবহার করছি তবে আমি চরমভাবে ফর্মের কিছু নিখুঁত করছি যেখানে …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

টেনসরফ্লো দ্বারা আমি কেবল একটি লুকানো স্তর সহ একটি সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে খেলছিলাম, এবং তারপরে আমি গোপন স্তরের জন্য বিভিন্ন সক্রিয়করণ চেষ্টা করেছিলাম: Relu সিগমা সফটম্যাক্স (ভাল, সাধারণত সফটম্যাক্স সর্বশেষ স্তরে ব্যবহৃত হয় ..) রেলু সেরা ট্রেনের নির্ভুলতা এবং বৈধতা যথার্থতা দেয়। আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করব তা নিশ্চিত …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

ব্যাক-প্রসারণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতি ওজন সম্পর্কিত আপডেটগুলি নির্ধারণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। আমার প্রশ্নটি হ'ল ধীরে ধীরে নির্দিষ্ট ওজনের ক্ষেত্রে ন্যূনতম বিন্দুটি সনাক্ত করতে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত পদ্ধতি ব্যবহার করার পরিবর্তে, আমরা কেন কেবল ডেরাইভেটিভ ডি সেট করি না ( ত্রুটি )d(Error)dw=0d(Error)dw=0\frac{d(\text{Error})}{dw}=0, …

22 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

ফিল্টারগুলির জন্য মাত্রা বাছাই, ইউনিটগুলিতে পুলিং এবং কনভোলজিকাল স্তরগুলির সংখ্যা নির্ধারণের কিছু পদ্ধতিগত উপায় রয়েছে এমন কোনও ভাল কাগজপত্র রয়েছে কি?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

আমি যে শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি তার জন্য আমি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে পরীক্ষা করতে চাইছি। আমি ছুটে এসেছি এমন কাগজপত্র যা আরবিএম-এর কথা বলে। তবে আমি যা বুঝতে পারি তা থেকে, তারা মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক থাকার চেয়ে আলাদা নয়। এটা কি সঠিক? তদুপরি আমি আর নিয়ে কাজ করি এবং আরবিএমগুলির …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks 

আমার প্রশ্নটি উদাহরণস্বরূপ, ধরুন যে আমার কাছে এমন একটি প্রশিক্ষণ সেট রয়েছে যেখানে ইনপুটটিতে কিছুটা আওয়াজ পাওয়া যায় তবে আউটপুটটি উদাহরণস্বরূপ হয় না; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

ঠিক আছে প্রশ্ন সব বলে। "প্রাক প্রশিক্ষণ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক" বলতে কী বোঝায়? কেউ কি খাঁটি সরল ইংরেজিতে ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি এর সাথে সম্পর্কিত কোনও সংস্থান খুঁজে পাচ্ছি না। কেউ আমাকে তাদের দিকে নির্দেশ করতে পারলে দুর্দান্ত হবে।

22 neural-networks  pre-training 

পটভূমি: হ্যাঁ, সীমাবদ্ধ বল্টজম্যান মেশিন (আরবিএম) একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ওজন সূচনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও এটিকে একটি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্ক নির্মাণ একটি "স্তর-বাই-স্তর" ভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (যে, একটি প্রশিক্ষণ উপরে -th স্তর -th স্তর, এবং তারপর প্রশিক্ষণের উপরে -th স্তর -th স্তর, পাখলান এবং পুনরাবৃত্তি ...)এনএনn( …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm