প্রশ্ন ট্যাগ «perceptron»

আমি মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে অ্যান্ড্রু এনজি'র বক্তৃতার নোটগুলি দিয়ে যাচ্ছি । নোটগুলি আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং তারপরে পারসেপ্ট্রনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়। পারসেপ্ট্রন বর্ণনা করার সময়, নোটগুলি বলে যে আমরা কেবল লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য ব্যবহৃত থ্রেশহোল্ড ফাংশনটির সংজ্ঞা পরিবর্তন করেছি। এটি করার পরে, আমরা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য পার্সেপট্রন মডেলটি ব্যবহার করতে …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

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 

এটি পরিভাষার প্রশ্ন। কখনও কখনও আমি দেখি লোকেরা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে "মাল্টি-লেয়ার্ড পারসেপ্ট্রনস" হিসাবে উল্লেখ করে, এটি কেন? একটি পেরসেপট্রন, যা আমাকে শেখানো হয়েছিল, এটি একটি একক স্তরের শ্রেণিবদ্ধ (বা রেগ্রসর) বাইনারি থ্রেশহোল্ড আউটপুট সহ ওজন প্রশিক্ষণের নির্দিষ্ট উপায় (ব্যাক-প্রপ নয়) ব্যবহার করে। যদি পেরসেপট্রনের আউটপুট লক্ষ্য আউটপুটটির সাথে মেলে …

16 neural-networks  perceptron 

আমি বিভিন্ন পেরসেপ্ট্রন বাস্তবায়নের জন্য কিছুটা পরীক্ষা করেছি এবং "পুনরুক্তি" সঠিকভাবে বুঝতে পারছি কিনা তা নিশ্চিত করতে চাই। রোজেনব্ল্যাট এর মূল পার্সেপেট্রন নিয়ম যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি, রোজেনব্ল্যাটের ক্লাসিক পার্সেপেট্রন অ্যালগরিদমে, ওজনগুলি প্রতিটি প্রশিক্ষণের উদাহরণের সাথে একযোগে আপডেট করা হয় যার মাধ্যমে Δw(t+1)=Δw(t)+η(target−actual)xiΔw(t+1)=Δw(t)+η(target−actual)xi\Delta{w}^{(t+1)} = \Delta{w}^{(t)} + \eta(target - actual)x_i যেখানে …

15 optimization  gradient-descent  perceptron 

"নিউরাল নেটওয়ার্ক" এবং "পেরসেপ্ট্রন" পদগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

12 machine-learning  neural-networks  terminology  perceptron 

আমি একটি পার্সেপেট্রন অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্তের সীমানাকে চক্রান্ত করার চেষ্টা করছি এবং কয়েকটি বিষয় সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত। আমার ইনপুট উদাহরণগুলি আকারে রয়েছে , মূলত একটি 2D ইনপুট উদাহরণ ( x 1 এবং x 2 ) এবং বাইনারি শ্রেণীর লক্ষ্য মান ( y ) [1 বা 0]।[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy আমার ওজন ভেক্টর …

11 machine-learning  neural-networks  python  decision-theory  perceptron 

ননলাইনার সীমানা সহ শ্রেণিবদ্ধকরণের সমস্যাগুলি সাধারণ পার্সেপট্রন দ্বারা সমাধান করা যায় না । নিম্নলিখিত আর কোডটি চিত্রণমূলক উদ্দেশ্যে এবং পাইথনের এই উদাহরণের উপর ভিত্তি করে ): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, 3,1), ncol=2, byrow=T) …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron