প্রশ্ন ট্যাগ «optimization»

গভীর শেখার সাহিত্য গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত অ-ধ্রুবক শিক্ষার হার ব্যবহার করে চতুর কৌশল দ্বারা পূর্ণ। ক্ষতিকারক ক্ষয়, আরএমএসপ্রপ, অ্যাডাগ্রাড ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি কার্যকর করা সহজ এবং প্রতিটি গভীর শেখার প্যাকেজে পাওয়া যায়, তবুও এগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির বাইরে অস্তিত্বহীন বলে মনে হয়। এটির জন্যে কোন কারণ আছে কি? যদি এটি হয় যে …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

এই প্রশ্নটি লিনিয়ার মডেলের একটি নির্দিষ্ট সংস্করণে সীমাবদ্ধ সর্বাধিক সম্ভাবনার (আরএমএল) অনুমানের সাথে সম্পর্কিত, যথা: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), যেখানে হ'ল একটি ( ) ম্যাট্রিক্স প্যারামেট্রাইজড , যেমন । হ'ল উপদ্রব পরামিতিগুলির একটি অজানা ভেক্টর; সুদ আনুমানিক হিসাব রয়েছে , এবং আমরা আছে ট …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

আমি কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গিতে একটি অসুস্থ পোজযুক্ত সমস্যার জন্য অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে পড়ছিলাম এবং উইকিপিডিয়ায় অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কে নীচের ব্যাখ্যাটি পেয়েছিলাম। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল তারা কেন এই অপ্টিমাইজেশনটিকে কম্পিউটার ভিশনে " এনার্জি মিনিমাইজেশন " বলে? একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা নিম্নলিখিত উপায়ে উপস্থাপন করা যেতে পারে: প্রদত্ত: একটি ফাংশন কিছু সেট …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

আমি জানি কে-মাধ্যমগুলি সাধারণত প্রত্যাশা ম্যাক্সিমাইজেশন ব্যবহার করে অনুকূলিত হয় । তবে আমরা এর ক্ষতির ক্রিয়াকে একইভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারি যেভাবে আমরা অন্য যে কোনওটিকে অনুকূল করি! আমি এমন কিছু কাগজপত্র পেয়েছি যা প্রকৃতপক্ষে বড় আকারের কে-অর্থের জন্য স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত ব্যবহার করে তবে আমি আমার প্রশ্নের উত্তর পেতে পারি …

14 optimization  k-means  expectation-maximization  loss-functions 

আমি নিম্নলিখিত প্রকাশটি আগে শুনেছি: "পরিসংখ্যানের মধ্যে সমস্ত অপকর্মের মূলে অপটিমাইজেশন"। উদাহরণস্বরূপ, এই থ্রেডের শীর্ষস্থানীয় উত্তরটি মডেল নির্বাচনের সময় খুব আক্রমণাত্মকভাবে অনুকূল হওয়ার ঝুঁকির প্রসঙ্গে সেই বিবৃতি দেয়। আমার প্রথম প্রশ্নটি নিম্নরূপ: এই উক্তিটি বিশেষত কারও জন্যই দায়ী? (যেমন পরিসংখ্যান সাহিত্যে) আমি যা বুঝতে পারি তা থেকে বিবৃতিটি ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকিগুলিকে …

14 cross-validation  optimization  overfitting 

আমার অপ্টিমাইজেশান ফাংশনের জন্য উপযুক্ত একটি সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন লাইব্রেরি চয়ন করার জন্য কোনও প্রস্তাবনা? আমি ক) কমিয়ে দিচ্ছি) রৈখিক সাম্যতা এবং অসমতার সীমাবদ্ধতার সাথে অ-লিনিয়ার ফাংশন এবং ii) ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট এবং হেসিয়ান উপলব্ধ। যদি এটি সহায়তা করে তবে আমি যে ফাংশনটি কম করছি তা হ'ল কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্স । কনস্ট্রোপটিম কেবলমাত্র …

14 r  optimization  software 

আমি যখন 10-গুণ ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি তখন প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে প্রতিটি ভাঁজগুলির মডেল প্রশিক্ষণের সময় প্যারামিটারগুলি ঠিক করা উচিত বা না, অর্থাৎ (1) প্রতিটি ভাড়ার গড় যথার্থতার জন্য অনুকূলিত পরামিতিগুলির একটি সেট নির্বাচন করুন। অথবা (২) আমার প্রতিটি ভাঁজের জন্য …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

সাধারণত লজিস্টিক রিগ্রেশন, আমরা একটি মডেল ফিট এবং প্রশিক্ষণ সেট কিছু পূর্বাভাস পেতে। তারপরে আমরা সেই প্রশিক্ষণের পূর্বাভাসগুলি ( এখানে কিছু জাতীয় ) ক্রস-বৈধকরণ এবং আরওসি বক্ররেখার মতো কোনও কিছুর উপর ভিত্তি করে অনুকূল থ্রোসোল্ড মানটি নির্ধারণ করি। আমরা কেন আসল মডেলের মধ্যে দোরের ক্রস-বৈধকরণকে একত্রিত করি না এবং পুরো …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

আমি জানতে চেয়েছিলাম মেশিন লার্নিংয়ের কতটা অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন। আমি পরিসংখ্যান যা শুনেছি তা থেকে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করা লোকদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ গাণিতিক বিষয়। একইভাবে উত্তাল বা নন-উত্তল অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে শিখতে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে কাজ করা কারও পক্ষে কতটা গুরুত্বপূর্ণ?

13 machine-learning  optimization 

উদ্দেশ্য কেকেটির বোঝাপড়াটি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করুন। KKT- এ আরও ব্যাখ্যা এবং নিশ্চিতকরণ সন্ধান করুন। পটভূমি কেকেটি শর্তগুলি বোঝার চেষ্টা করছে, বিশেষত পরিপূরক, যা সর্বদা এসভিএম নিবন্ধগুলিতে নীল থেকে পপ আপ হয়। আমার বিমূর্ত সূত্রের তালিকার দরকার নেই তবে আমার একটি কংক্রিট, স্বজ্ঞাত এবং গ্রাফিকাল ব্যাখ্যা দরকার। প্রশ্ন P, …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

আমি সহযোগী ফিল্টারিংয়ের জন্য একটি প্রকল্পে কাজ করছি (সিএফ), অর্থাত্ আংশিকভাবে পর্যবেক্ষণ করা ম্যাট্রিক্স বা আরও সাধারণভাবে টেনসর সম্পন্ন করে। আমি এই ক্ষেত্রের একজন নবাগত এবং এই প্রকল্পের জন্য অবশেষে আমাকে আমাদের পদ্ধতিটি অন্যান্য সুপরিচিতদের সাথে তুলনা করতে হবে যে, আজকাল প্রস্তাবিত পদ্ধতিগুলি তাদের সাথে তুলনা করা হয়, নামটি সিএফ-তে-অত্যাধুনিক …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

ইলাস্টিক নেট এর জন্য অন্যতম অনুপ্রেরণা ছিল লাসোর নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা: ইন ক্ষেত্রে, সর্বাধিক Lasso নির্বাচন এন ভেরিয়েবল এটা আগে সুসিক্ত কনভেক্স অপটিমাইজেশন সমস্যা প্রকৃতির কারণে। এটি ভেরিয়েবল নির্বাচন পদ্ধতির সীমিত বৈশিষ্ট্য বলে মনে হয়। তদ্ব্যতীত, সহগের L1- আদর্শের উপর আবদ্ধ একটি নির্দিষ্ট মানের চেয়ে ছোট না হলে লাসোটি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

আমার এক বন্ধু টkk মডেলের ব্লেন্ডার বিক্রি করে । কিছু মিশ্রণকারী খুব সহজ এবং সস্তা, অন্যগুলি খুব পরিশীলিত এবং আরও ব্যয়বহুল। তার ডেটা প্রতিটি ব্লেন্ডারের (যা তার দ্বারা নির্ধারিত) দামের প্রতিটি মাসের জন্য এবং প্রতিটি মডেলের বিক্রয়কৃত ইউনিটগুলির সংখ্যা নিয়ে থাকে। কিছু স্বীকৃতি প্রতিষ্ঠিত করতে, তিনি কয়েক মাস ধরে j …

13 optimization 

সুপ্ত ভেরিয়েবল (বিশেষত পিএলএসএ) সহ মডেল শেখার জন্য ইএম অ্যালগরিদমের কোনও দ্রুত বিকল্প আছে? আমি গতির পক্ষে যথার্থ বলিদান সহ ঠিক আছি।

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

নাইভ বেইস শ্রেণিবদ্ধকারীটি শ্রেণিবদ্ধকারী যা ক্লাস-সদস্যতার জন্য উত্তরাধিকারী পি ( সি | এক্স ) সর্বাধিক করার উপর ভিত্তি করে ক্লাস সিতে আইটেম বরাদ্দ করে এবং ধরে নেয় যে আইটেমের বৈশিষ্ট্যগুলি স্বাধীন।xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) 0-1 ক্ষতি হ'ল ক্ষতি যা কোনও মিস-শ্রেণিবিন্যাসকে "1" এর ক্ষতি এবং যে কোনও সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের জন্য "0" এর ক্ষতির …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions