প্রশ্ন ট্যাগ «softmax»

কোন লজিস্টিক শ্রেণিবদ্ধে ফাংশনের (সফটম্যাক্স বনাম সিগময়েড) পছন্দ কী সিদ্ধান্ত নেয়? ধরুন এখানে 4 টি আউটপুট ক্লাস রয়েছে। উপরের প্রতিটি ফাংশন প্রতিটি শ্রেণীর সঠিক আউটপুট হওয়ার সম্ভাবনা দেয়। তাহলে কোনটি ক্লাসিফায়ারের জন্য নেওয়া উচিত?

62 machine-learning  logistic  classification  softmax 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে কোনও সফটম্যাক্স / ক্রস-এন্ট্রপি আউটপুট স্তরটির জন্য ব্যাকপ্রসারণ কীভাবে কাজ করে। ক্রস এনট্রপি ত্রুটি ফাংশন E(t,o)=−∑jtjlogojই(টি,ণ)=-Σঞটিঞলগ⁡ণঞE(t,o)=-\sum_j t_j \log o_j যথাক্রমে নিউরন জে লক্ষ্য এবং আউটপুট হিসাবে tটিt এবং সহ । যোগফল আউটপুট স্তরের প্রতিটি নিউরনের উপরে। ও জে নিজেই সফটম্যাক্স ফাংশনের ফলাফল:oণojঞjojojo_j oj=softmax(zj)=ezj∑jezjoj=softmax(zj)=ezj∑jezjo_j=softmax(z_j)=\frac{e^{z_j}}{\sum_j e^{z_j}} আবার, …

40 backpropagation  derivative  softmax  cross-entropy 

আমি এই পৃষ্ঠাটি পড়েছি: http://neuranetworksandDPlearning.com/chap3.html এবং এটি বলেছে যে ক্রস-এন্ট্রপি সহ সিগময়েড আউটপুট স্তর লগ-সম্ভাবনার সাথে সফটম্যাক্স আউটপুট স্তরটির সাথে বেশ সমান। যদি আমি লগ-সম্ভাবনা সহ সিগময়েড বা আউটপুট স্তরটিতে ক্রস এনট্রপি সহ সফটম্যাক্স ব্যবহার করি তবে কী হবে? এটা কি ঠিক আছে? কারণ আমি দেখতে পাচ্ছি যে ক্রস এনট্রপির …

31 neural-networks  maximum-likelihood  softmax 

আমি বেশ কিছু সময়ের জন্য কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (সিএনএন) এর সাথে কাজ করছি, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে শব্দার্থ বিভাজন / উদাহরণ বিভাগের জন্য চিত্রের ডেটাতে। নির্দিষ্ট ক্লাসের জন্য প্রতি পিক্সেল অ্যাক্টিভেশনগুলি কত বেশি হয় তা দেখার জন্য আমি প্রায়শই "আউট ম্যাপ" হিসাবে নেটওয়ার্ক আউটপুটটির সফটম্যাক্সটি দেখেছি ized আমি স্বল্প ক্রিয়াকলাপগুলিকে "অনিশ্চিত" / …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

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 

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 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

আমি অবাক হই যে কেন হায়ারারিকিকাল সফটম্যাক্স অপ্রতুল শব্দের জন্য আরও ভাল, অন্যদিকে শব্দ 2vec এর সিবিওউ এবং স্কিপ-গ্রাম মডেলগুলিতে ঘন ঘন শব্দের জন্য নেতিবাচক নমুনা আরও ভাল। আমি https://code.google.com/p/word2vec/ এ দাবিটি পড়েছি ।

12 natural-language  word2vec  word-embeddings  softmax 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কস এবং ডিপ্লিয়ার্নিং ডট কম টিউটোরিয়াল দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছি। বিশেষ করে তৃতীয় অধ্যায়ে ক্রস এনট্রপি ফাংশন সম্পর্কে একটি বিভাগ রয়েছে এবং ক্রস এনট্রপি ক্ষতি হিসাবে এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjln⁡ajL+(1−yj)ln⁡(1−ajL))C = -\frac{1}{n} \sum\limits_x \sum\limits_j (y_j \ln a^L_j + (1-y_j) \ln (1 - a^L_j)) যাইহোক, …

12 neural-networks  loss-functions  softmax  cross-entropy 

স্নায়লম্যাক্স ফাংশন, সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রকৃত সংখ্যাগুলিকে সম্ভাব্যতায় রূপান্তরিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়, বোল্টজম্যান বিতরণের মতোই কাজ, থার্মোডাইনামিক্সের একটি নির্দিষ্ট তাপমাত্রায় টিতে তাপীয় ভারসাম্যের কণাগুলির ensemble করার জন্য শক্তির উপর সম্ভাব্যতা বন্টন। এটি ব্যবহারিক হওয়ার জন্য আমি কিছু স্পষ্ট ধর্মীয় কারণ দেখতে পাচ্ছি: ইনপুট মানগুলি নেতিবাচক কিনা তা বিবেচ্য নয়, …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

আমি অবিচ্ছিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি, তবে আমি মনে করি এই প্রশ্নটি সাধারণভাবে মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রনগুলির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। আমার নেটওয়ার্কের আউটপুট নিউরনগুলি প্রতিটি শ্রেণীর সক্রিয়করণের প্রতিনিধিত্ব করে: সর্বাধিক সক্রিয় নিউরন একটি প্রদত্ত ইনপুটটির জন্য পূর্বাভাসীকৃত বর্গের সাথে মিল রাখে। প্রশিক্ষণের জন্য ক্রস-এনট্রপি ব্যয় বিবেচনা করার জন্য, আমি …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

মেশিন লার্নিং সাহিত্যে, সম্ভাব্যতা বিতরণের প্রতিনিধিত্ব করতে, সফটম্যাক্স ফাংশনটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। এরজন্য কি কোন কারণ আছে? কেন অন্য ফাংশন ব্যবহার করা হয় না?

10 machine-learning  distributions  softmax 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 11 মাস আগে বন্ধ ছিল । সাইকিটের মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্ট্রনে আমার সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশন ফাংশনটি প্রয়োগ করতে হবে। Scikit documantation নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেলের বিষয় (তত্বাবধানে …

9 neural-networks  scikit-learn  multi-class  softmax 

আমি লক্ষ্য করেছি যে ক্যাফে (একটি গভীর শিক্ষার কাঠামো) বেশিরভাগ মডেলের নমুনাগুলির জন্য আউটপুট স্তর হিসাবে সফটম্যাক্স লস লেয়ার ব্যবহার করে ।SoftmaxWithLoss যতদূর আমি জানি, সফটম্যাক্স লস স্তরটি বহু বহুবিধ লজিস্টিক লস লেয়ার এবং সফটম্যাক্স লেয়ারের সংমিশ্রণ । ক্যাফে থেকে, তারা বলেছে যে সফটম্যাক্স লস লেয়ার গ্রেডিয়েন্ট গণনা আরও সংখ্যাসূচক …

9 multinomial  entropy  sums-of-squares  softmax