প্রশ্ন ট্যাগ «tensorflow»

বেশিরভাগ টেনসরফ্লো কোডে আমি দেখেছি অ্যাডাম অপ্টিমাইজারটি ধ্রুবক শেখার হারের 1e-4(অর্থাৎ 0.0001) ব্যবহার করে। কোডটি সাধারণত নিম্নলিখিতটি দেখায়: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These will include # the optimizer slots added by AdamOptimizer(). init_op = tf.initialize_all_variables() # launch …

53 neural-networks  deep-learning  gradient-descent  tensorflow  adam 

বিশেষত, আমি মনে করি আমি এই বিবৃতিটি সম্পর্কে অবাক হই: টেনসরফ্লো এর ভবিষ্যতের বড় সংস্করণগুলি ডিফল্টরূপে ব্যাকপ্রপতে লেবেলগুলির ইনপুটগুলিতে গ্রেডিয়েন্টগুলি প্রবাহিত করতে দেবে। আমি ব্যবহার করার সময় যা প্রদর্শিত হয় tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits। একই বার্তায় এটি আমাকে একবার দেখার জন্য অনুরোধ করে tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2। আমি ডকুমেন্টেশনটি দেখেছি তবে এটি কেবলমাত্র এতে বলেছে tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2: …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

প্রথমত, আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমার যদি বাইনারি পূর্বাভাসের প্রয়োজন হয় তবে আমাকে একটি হট-এনকোডিংয়ের মাধ্যমে কমপক্ষে দুটি ক্লাস তৈরি করতে হবে। এটা কি সঠিক? তবে, বাইনারি ক্রস এনট্রপি কি কেবলমাত্র এক শ্রেণীর সাথে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য? যদি আমি একটি শ্রেণীবদ্ধ ক্রস এনট্রপি ক্ষতি ব্যবহার করি যা সাধারণত বেশিরভাগ লাইব্রেরিতে (টেনসরফ্লোয়ের …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

আমি একটি রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে ইনপুটটি একটি চিত্র এবং লেবেলটি 80 এবং 350 এর মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন মান। ছবিগুলি প্রতিক্রিয়া হওয়ার পরে কিছু রাসায়নিকের are যে রঙটি বেরিয়ে আসে তা অন্য রাসায়নিকের ঘনত্বকে বোঝায় যা ছেড়ে গেছে এবং সেই মডেলের আউটপুট - সেই রাসায়নিকের ঘনত্ব। চিত্রগুলি ঘোরানো, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

আমি কিছু সময়ের জন্য এলএসটিএম পড়ছি। আমি একটি উচ্চ স্তরে বুঝতে পারি যে কীভাবে সবকিছু কাজ করে। যাইহোক, Tensorflow আমি ব্যবহার তাদের বাস্তবায়ন করতে যাচ্ছে লক্ষ্য করেছি যে BasicLSTMCell একটি প্রয়োজন একক সংখ্যা (অর্থাত num_units) প্যারামিটার। থেকে এই LSTMs খুব পুঙ্খানুপুঙ্খ ব্যাখ্যা, আমি জড়ো করেছি যে একটি একক LSTM ইউনিট …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ডেটার ডাইমেনশনালিটি হ্রাস করতে হিন্টন এবং সালখুতদিনভ , বিজ্ঞান 2006 একটি গভীর অটোরকোডার ব্যবহারের মাধ্যমে একটি অ-লিনিয়ার পিসিএ প্রস্তাব করেছিল। আমি বেশ কয়েকবার টেনসরফ্লো দিয়ে একটি পিসিএ অটোরকোডার তৈরি এবং প্রশিক্ষণের চেষ্টা করেছি তবে আমি লিনিয়ার পিসিএর চেয়ে ভাল ফলাফল কখনই অর্জন করতে পারিনি। আমি কীভাবে একটি …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

এই প্রশ্নটি এখানে রয়েছে কিনা তা নিশ্চিত নয়, তবে এটি অপ্টিমাইজেশনের গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, যা এখানে বিষয়টিতে মনে হচ্ছে। যাইহোক, অন্য কোনও সম্প্রদায়ের বিষয়টিতে আরও ভাল দক্ষতা আছে বলে যদি মনে করেন তবে মাইগ্রেশন নির্দ্বিধায় করুন। সংক্ষেপে, আমি বিপরীত-মোড স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যের একটি ধাপে ধাপে উদাহরণ খুঁজছি । বিষয়টিতে …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

আমি একটি ভিএই এর প্রায় সকল কোড উদাহরণ দেখেছি, ক্ষতির ফাংশনগুলি নীচের হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে (এটি টেনসরফ্লো কোড, তবে আমি থিয়ানো, টর্চ ইত্যাদির জন্যও একই রকম দেখেছি এটিও একটি কনফেটের জন্য, তবে এটি খুব প্রাসঙ্গিকও নয়) , অঙ্কগুলি কী পরিমাণে নেওয়া হবে তা কেবলমাত্র প্রভাবিত করে: # latent space …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

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 

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 

আমি কিছুটা অটোএনকডার ব্যবহার করছি এবং টেনসরফ্লো দিয়ে আমি এমন একটি মডেল তৈরি করেছি যা এমএনআইএসটি ডেটাসেটটি পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে। আমার নেটওয়ার্কটি খুব সহজ: এক্স, ই 1, ই 2, ডি 1, ওয়াই, যেখানে ই 1 এবং ই 2 স্তরগুলি এনকোডিং করছে, ডি 2 এবং ওয়াই স্তরগুলি ডিকোডিং করছে (এবং …

21 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

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 

নিউরাল নেটওয়ার্ক লিঙ্গো (y = ওজন * x + পক্ষপাত) এর ক্ষেত্রে, আমি কীভাবে জানব যে কোন ভেরিয়েবলগুলি অন্যের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ? আমার কাছে 10 ইনপুট সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে, 20 টি নোড সহ 1 টি লুকানো স্তর এবং 1 আউটপুট স্তর যার 1 টি নোড রয়েছে। আমি জানি না …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano 

আমি LSTM স্নায়ুর নেটওয়ার্ক নিম্নলিখিত ব্লগের মাধ্যমে যাচ্ছি: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ এলএসটিএমগুলির বিভিন্ন কনফিগারেশনের জন্য লেখক ইনপুট ভেক্টর এক্সকে [নমুনা, সময়ের ধাপ, বৈশিষ্ট্য] হিসাবে পুনরায় আকার দিন। লেখক লিখেছেন প্রকৃতপক্ষে, বর্ণগুলির ক্রমগুলি পৃথক বৈশিষ্ট্যগুলির এক সময়ের পদক্ষেপের পরিবর্তে কোনও বৈশিষ্ট্যের সময়ের পদক্ষেপ। আমরা নেটওয়ার্ককে আরও প্রসঙ্গ দিয়েছি, তবে এটি প্রত্যাশার মতো আরও …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

টেনসরফ্লো সিআইএফএআর -10 শ্রেণিবদ্ধকরণ সম্পর্কে একটি উদাহরণ টিউটোরিয়াল রয়েছে । টিউটোরিয়ালে ব্যাচ জুড়ে গড় ক্রস এনট্রপি ক্ষতি হ্রাস করা হয়। def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow