প্রশ্ন ট্যাগ «tensorflow»

আমরা কি বস্তুর সনাক্তকরণের জন্য একটি কনভোলজিকাল নিউরাল নেটওয়ার্ককে ইনপুট হিসাবে পরিবর্তনশীল আকারের চিত্রগুলি দিতে পারি? সম্ভব হলে আমরা কীভাবে তা করতে পারি? তবে আমরা যদি চিত্রটি ক্রপ করার চেষ্টা করি তবে আমরা চিত্রটির কিছু অংশ হারাব এবং যদি আমরা পুনরায় আকার দেওয়ার চেষ্টা করি, তবে চিত্রটির স্পষ্টতা নষ্ট হবে। …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

এটি কনভলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে কাগজের দক্ষ অবজেক্ট লোকালাইজেশন সম্পর্কিত উল্লেখ করা হয়েছে এবং আমি যা বুঝতে পারি তাতে ড্রপআউট 2 ডি তে প্রয়োগ করা হয়। স্পেসিয়াল 2 ডি ড্রপআউট কীভাবে বাস্তবায়িত হয় সে সম্পর্কে কেরাসের কোড পড়ার পরে, মূলত আকারের একটি র্যান্ডম বাইনারি মাস্ক [ব্যাচ_সাইজ, 1, 1, নাম_চ্যানেল] প্রয়োগ …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

ক্রস-এনট্রপি ব্যয়টি কি রিগ্রেশন প্রসঙ্গে (শ্রেণিবিন্যাসের বিপরীতে) অর্থবোধ করে? যদি তা হয় তবে আপনি টেনসরফ্লো এর মাধ্যমে খেলনার উদাহরণ দিতে পারেন? তা না হলে কেন? আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ক্রস-এনট্রপি এবং মাইকেল নীলসেনের ডিপ লার্নিংয়ের বিষয়ে পড়ছিলাম এবং মনে হয় এটি এমন একটি বিষয় যা স্বাভাবিকভাবেই রিগ্রেশন এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ব্যবহার …

14 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy 

আমার কাছে কাঁচা ডেটা রয়েছে যার প্রায় 20 টি কলাম রয়েছে (20 টি বৈশিষ্ট্য)। এর মধ্যে দশটি অবিচ্ছিন্ন ডেটা এবং তাদের 10 টি শ্রেণিবদ্ধ। কিছু শ্রেণিবদ্ধ ডেটাতে 50 টির মতো আলাদা মান (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) থাকতে পারে। আমি ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়া করার পরে 10 ধারাবাহিক কলামগুলি 10 প্রস্তুত কলাম হয়ে যায় এবং …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

আমি একগুচ্ছ প্যারামের জন্য গ্রিড অনুসন্ধান সেটআপ করি। আমি কেরাস নিউরাল নেট এর সেরা পরামিতিগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করে। আউটপুট হয় হয় 1 বা 0. 0 প্রায় 200 বৈশিষ্ট্য রয়েছে are আমি যখন গ্রিড অনুসন্ধান করেছি তখন আমি একগুচ্ছ মডেল এবং তাদের পরামিতি পেয়েছি। সেরা মডেলের …

13 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

এমএল / ডিএল ক্ষেত্রে একজন বহিরাগত; টেনস্রোফ্লো ভিত্তিক যা উদ্যাতি ডিপ লার্নিং কোর্স শুরু করেছে; অ্যাসাইনমেন্ট করা 3 সমস্যা 4; নিম্নলিখিত কনফিগারেশনের মাধ্যমে শিক্ষার হার টিউন করার চেষ্টা করছেন: ব্যাচের আকার 128 পদক্ষেপের সংখ্যা: 2 টি যুগ পূরন করতে যথেষ্ট লুকানো স্তরগুলির আকার: 1024, 305, 75 ওজন সূচনা: স্ট্যান্ড সহ …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

যদি আমরা একটি ব্যাচে 10 টি উদাহরণ বলতে প্রক্রিয়াকরণ করি তবে আমি বুঝতে পারি যে আমরা প্রতিটি উদাহরণের জন্য ক্ষতির পরিমাণ তুলতে পারি, তবে প্রতিটি উদাহরণের জন্য ওজন আপডেট করার ক্ষেত্রে ব্যাকপ্রসারণ কীভাবে কাজ করে? উদাহরণ স্বরূপ: উদাহরণ 1 -> ক্ষতি = 2 উদাহরণ 2 -> ক্ষতি = -2 এটির …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

আমি টেনসরফ্লো মনিস্ট টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি ( https://github.com/tensor ف্লো / স্পেনস্লোফ্লো / ব্লব / মাস্টার / স্টেনফ্লো / এক্সামস / টিউটোরিয়ালস / এমনিস্ট / মনিস্ট_সোফটম্যাক্স.পি )। টিউটোরিয়ালটি tf.train.Optimizer.minimize(বিশেষভাবে tf.train.GradientDescentOptimizer) ব্যবহার করে । গ্রেডিয়েন্টগুলি সংজ্ঞায়িত করার জন্য আমি কোনও যুক্তি কোথাও পাস করে দেখছি না। টেনসর প্রবাহটি কি ডিফল্টরূপে সংখ্যাগত পার্থক্য …

10 python  optimization  tensorflow 

আমি পিছনে প্রচার ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাসের জন্য গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি টেনসর ফ্লো লাইব্রেরিটি ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছি। প্রশিক্ষণের সময়, আমি কিছু অদ্ভুত আচরণ অনুভব করছি, এবং আমি কেবল ভাবছি যে এটি সাধারণ, বা আমি কিছু ভুল করছি কিনা …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

এলোমেলো ফুরিয়ার বৈশিষ্ট্যগুলি কার্নেল ফাংশনগুলিতে আনুমানিকতা সরবরাহ করে। এগুলি বিভিন্ন কার্নেল পদ্ধতির জন্য যেমন এসভিএম এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়। আজ, আমি টেনসরফ্লো বাস্তবায়নটি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছি এবং আমার বৈশিষ্ট্যের অর্ধেকের জন্য আমি নেতিবাচক মান পেয়েছি। আমি যেমন এটি বুঝতে পারি, এটি হওয়া উচিত নয়। সুতরাং আমি মূল …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

সাম্প্রতিক ওয়েভনেট গবেষণাপত্রে, লেখকরা তাদের মডেলটিকে প্রসারিত কনভোলিউশনের স্তরগুলি সজ্জিত হিসাবে উল্লেখ করেছেন। তারা 'নিয়মিত' কনভোলিউশন এবং প্রসারিত সমঝোতার মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করে নীচের চার্টগুলিও উত্পাদন করে। নিয়মিত কনভোলিউশনগুলি দেখে মনে হচ্ছে এটি 2 টির ফিল্টার আকার এবং 1 টির প্রসারযুক্ত একটি সমাবর্তন, 4 টি স্তরগুলির জন্য পুনরাবৃত্তি। এরপরে তারা …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty