প্রশ্ন ট্যাগ «neural-networks»

ভাল সম্প্রতি আমি অ্যাডাবোস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টের মতো অ্যালগরিদমগুলি শিখতে কাজ করছি এবং আমি এই সত্যটি জানি যে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত দুর্বল-শিক্ষকই গাছ is আমি সত্যই জানতে চাই যে বেসলাল নেটওয়ার্ক হিসাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার জন্য কয়েকটি সাম্প্রতিক সফল উদাহরণ (আমি কিছু কাগজপত্র বা নিবন্ধগুলি বোঝাই)।

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

মূলত, আমার প্রশ্নটি হ'ল মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রনগুলিতে পার্সেপট্রনগুলি সিগময়েড অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সহ ব্যবহৃত হয়। যাতে আপডেটের নিয়মে হিসাবে গণনা করা হয়y^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} এই "সিগময়েড" পারসেপ্ট্রন তখন লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে কীভাবে আলাদা? আমি বলব যে একটি একক স্তর সিগময়েড পার্সেপট্রন লজিস্টিক রিগ্রেশনের সমান, এই অর্থে যে উভয়ই আপডেট নিয়মে। এছাড়াও, …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

আমি জানতে চাই যে সময়-সিরিজের শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কোনও কনভোলশনাল নিউরাল নেটকে প্রশিক্ষণের জন্য কোনও কোড রয়েছে কিনা। আমি সাম্প্রতিক কিছু কাগজপত্র দেখেছি ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) তবে আমি নিশ্চিত না যে এখানে কিছু আছে কিনা বা আমি নিজে কোড দিয়েছি কিনা।

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

একটি রৈখিক মডেল জন্য , সংকোচন শব্দটি সর্বদা ।পি ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) কী কারণে আমরা বায়াস (ইন্টারসেপ্ট) শব্দটি সঙ্কুচিত করি না ? নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলিতে কি আমাদের পক্ষপাতের শব্দটি সঙ্কুচিত করা উচিত?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

স্ট্যান্ডার্ড নিউরাল নেট অ্যালগরিদমগুলির একটি সীমাবদ্ধতা (ব্যাকপ্রপের মতো) হ'ল আপনি কতগুলি লুকানো স্তর এবং প্রতি-স্তরের নিউরন চান তা একটি নকশা সিদ্ধান্ত নিতে হবে। সাধারণত, শেখার হার এবং সাধারণীকরণ এই পছন্দগুলির জন্য অত্যন্ত সংবেদনশীল। এটি কারণ, কেন ক্যাসকেড পারস্পরিক সম্পর্কের মতো নিউরাল নেট অ্যালগরিদমগুলি আগ্রহ তৈরি করে চলেছে। এটি একটি সর্বনিম্ন …

21 neural-networks 

এখানে, একবার দেখুন: আপনি প্রশিক্ষণ ডেটা কোথায় শেষ হবে তা দেখতে পারবেন। প্রশিক্ষণ ডেটা যায় থেকে 1 ।−1−1-1111 আমি কেরাস এবং তান অ্যাক্টিভেশন সহ 1-100-100-2 ঘন নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেছি। আমি ফলাফলটি দুটি মান, পি এবং কিউ হিসাবে পি / কিউ হিসাবে গণনা করি। এইভাবে আমি 1 টির চেয়ে কম মান …

21 regression  neural-networks  python  keras 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে উত্তর রয়েছে : ব্যয় কার্যকারিতা পরিবর্তন কীভাবে ইতিবাচক হতে পারে? (1 উত্তর) আমার নিউরাল নেটওয়ার্ক শিখতে না পারলে আমার কী করা উচিত? (5 টি উত্তর) গত মাসে বন্ধ ছিল । আমি 4 ধরণের সিক্যুয়েন্সকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মডেল (পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি যখন …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

এটি প্রায়শই উল্লেখ করা হয় যে সংশোধনযোগ্য লিনিয়ার ইউনিটগুলি (রিলিজ) সফ্টপ্লাস ইউনিটকে ছাড়িয়ে গেছে কারণ তারা লিনিয়ার এবং গণনা করার জন্য দ্রুত। সফটপ্লাসে কি এরপরেও স্পারসিটি প্ররোচিত করার সুবিধা রয়েছে বা এটি কি আরএলইউতে সীমাবদ্ধ? আমি জিজ্ঞাসা করার কারণটি হ'ল আমি আরএলইউর শূন্য opeালের নেতিবাচক পরিণতি সম্পর্কে অবাক হয়েছি। এই …

21 machine-learning  neural-networks 

আমি ব্যাচের নরমালাইজেশন (বিএন) কাগজটি পড়ছিলাম (1) এবং মডেলের যথার্থতা ট্র্যাক করার জন্য চলন্ত গড় ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা বুঝতে পারি নি এবং এমনকি যদি আমি এটি স্বীকার করি যে এটি করা ঠিক ছিল তবে আমি বুঝতে পারি না তারা ঠিক কি করছে। আমার বোঝার (যা আমার ভুল হতে পারে), কাগজে উল্লেখ …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization 

কোনও ভেক্টরে সফটম্যাক্স ফাংশন প্রয়োগ করা "সম্ভাব্যতা" এবং মান 000 এবং 111 । তবে আমরা ভেক্টরের যোগফলের মাধ্যমেও প্রতিটি মান ভাগ করতে পারি এবং এটি 000 এবং 111 মধ্যে সম্ভাবনা এবং মান তৈরি করে । আমি এখানে উত্তরটি পড়েছি তবে এটি বলে যে কারণটি কারণ হিসাবে এটি পৃথক, যদিও উভয় …

20 machine-learning  neural-networks  softmax 

এর Tensorflow বাস্তবায়ন ResNet , আমি মনে করি তারা ভ্যারিয়েন্স স্কেলিং সূচনাকারী ব্যবহার করেন, আমিও জেভিয়ার এটি সূচনাকারী জনপ্রিয় এটি। আমার এ সম্পর্কে খুব বেশি অভিজ্ঞতা নেই, যা অনুশীলনে আরও ভাল?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

আমি এখানে একটি বায়সিয়ান হায়ারার্কিকাল লিনিয়ার মডেলটির সাথে কাজ করছি , এখানে নেটওয়ার্ক এটি বর্ণনা করছে। ওয়াইওয়াইY একটি সুপারমার্কেটে (পণ্য পর্যবেক্ষণ) পণ্যগুলির দৈনিক বিক্রয়কে উপস্থাপন করে। এক্সএক্সX মূল্য, প্রচার, সপ্তাহের দিন, আবহাওয়া, ছুটির দিন সহ রেজিস্ট্রারগুলির একটি পরিচিত ম্যাট্রিক্স। 1এসএসS হ'ল প্রতিটি পণ্যের অজানা সুপ্ত ইনভেন্টরি স্তর, যা সবচেয়ে বেশি …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিচ্ছি (বিশদটি গুরুত্বপূর্ণ নয়) যেখানে লক্ষ্যযুক্ত ডেটা কোণগুলির একটি ভেক্টর (0 এবং 2 * পাই এর মধ্যে) হয়। আমি কীভাবে এই ডেটাটিকে এনকোড করব সে বিষয়ে পরামর্শ খুঁজছি। আমি বর্তমানে যা চেষ্টা করছি তা এখানে (সীমিত সাফল্যের সাথে): 1) 1-অফ-সি এনকোডিং: আমি সম্ভাব্য কোণগুলিকে 1000 …

20 neural-networks  circular-statistics 

আউটপুট ভেরিয়েবলটি অর্ডিনাল এমন কোনও কিছুর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমার একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক সেট আপ আছে। আমি নীচে তিনটি সম্ভাব্য আউটপুট এ <বি <সি ব্যবহার করে বর্ণনা করব < শ্রেণিবদ্ধ তথ্য আউটপুট করার জন্য কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করবেন এটি বেশ সুস্পষ্ট: আউটপুটটি কেবল সর্বশেষ (সাধারণত সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত) স্তরটির একটি …

20 neural-networks  ordinal-data  softmax 

সময় সিরিজের ডেটাতে প্রয়োগ করার জন্য আমি বিভিন্ন পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (আরএনএন) আর্কিটেকচারগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আরএনএন বর্ণনা করার সময় ঘন ঘন ব্যবহৃত হওয়া বিভিন্ন নামের সাথে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়ছি। দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি (এলএসটিএম) এবং গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট (জিআরইউ) এর কাঠামোটি কি মূলত একটি প্রতিক্রিয়া লুপ সহ …

20 neural-networks  lstm  rnn