deep-learning पर टैग किए गए जवाब

गहरी सीखने से संबंधित प्रश्नों के लिए, जो कई छिपे हुए परतों के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) पर आधारित मशीन सीखने के तरीकों के सबसेट को संदर्भित करता है। विशेषण गहरा इस प्रकार ANN की परतों की संख्या को दर्शाता है। 1986 में रीना डेचर द्वारा "बाधा-संतुष्टि-समस्याओं में खोज करते हुए सीखना" पेपर में अभिव्यक्ति गहन सीखने को स्पष्ट रूप से पेश किया गया था (हालांकि मशीन लर्निंग या एएनएन के संदर्भ में नहीं)।

8
क्या वैज्ञानिक जानते हैं कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के अंदर क्या हो रहा है?
क्या वैज्ञानिकों या अनुसंधान विशेषज्ञों को रसोई से पता है कि कम से कम लाखों कनेक्शनों के साथ जटिल "गहन" तंत्रिका नेटवर्क के अंदर क्या हो रहा है? क्या वे इसके पीछे की प्रक्रिया को समझते हैं (जैसे कि अंदर क्या हो रहा है और यह वास्तव में कैसे काम ...

3
तंत्रिका नेटवर्क अलग-अलग इनपुट आकारों से कैसे निपट सकते हैं?
जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट परत में एक निश्चित संख्या में न्यूरॉन्स होते हैं । यदि एनएलपी जैसे संदर्भ में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, तो अलग-अलग आकारों के पाठ के वाक्य या ब्लॉक एक नेटवर्क को खिलाए जाते हैं। नेटवर्क के इनपुट ...

21
क्या डिजिटल कंप्यूटर अनंत को समझ सकते हैं?
एक इंसान के रूप में, हम अनंत सोच सकते हैं। सिद्धांत रूप में, यदि हमारे पास पर्याप्त संसाधन (समय आदि) हैं, तो हम असीम रूप से कई चीजें (सार सहित, जैसे संख्याएं, या वास्तविक) की गणना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कम से कम, हम पूर्णांकों को ध्यान में ...

1
आप किस पुस्तकालय को गहन शिक्षा से शुरू करने की सलाह देंगे?
कौन सी लाइब्रेरी (TensorFlow या Keras) आप गहन सीखने के लिए पहले दृष्टिकोण की सिफारिश करेंगे? मैं एक न्यूरोसाइंस छात्र हूं जो पहली बार कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोणों के लिए कोशिश कर रहा है, अगर यह मायने रखता है।

3
एआईएस के लिए लिस्प इतनी अच्छी भाषा क्यों है?
मैंने कंप्यूटर वैज्ञानिकों और एआई के क्षेत्र में शोधकर्ताओं से पहले सुना है कि लिस्प कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुसंधान और विकास के लिए एक अच्छी भाषा है। क्या यह अभी भी तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के प्रसार के साथ लागू होता है? इसके लिए उनका तर्क क्या था? वर्तमान ...

8
CNN में, प्रत्येक इनपुट चैनल के लिए प्रत्येक नए फ़िल्टर में अलग-अलग वज़न होता है, या इनपुट चैनलों में उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक फ़िल्टर का समान भार होता है?
मेरी समझ यह है कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की दृढ़ परत के चार आयाम होते हैं: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters। इसके अलावा, यह मेरी समझ है कि प्रत्येक नया फ़िल्टर बस सभी इनपुट_चैनल्स (या पिछली परत से विशेषता / सक्रियण नक्शे) पर दृढ़ हो जाता है। फिर भी, CS231 ...

9
क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता हैकिंग की चपेट में है?
पेपर द एडवांसरियल सेटिंग्स में डीप लर्निंग की सीमाएं यह पता लगाती हैं कि एक हमलावर द्वारा तंत्रिका नेटवर्क को कैसे भ्रष्ट किया जा सकता है जो उस डेटा सेट में हेरफेर कर सकता है जिसके साथ तंत्रिका नेटवर्क ट्रेन करता है। लेखक एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोग करते ...

4
क्या गहरे नेटवर्क को सिद्ध करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है?
मान लें कि हमारे पास बड़ी संख्या में प्रमाण हैं जो पहले क्रम में गणना करते हैं। मान लें कि हमारे पास गणित के उस क्षेत्र में स्वयंसिद्ध, कोरोलरीज और प्रमेय भी हैं। प्रत्येक प्रस्ताव को सिद्ध किया गया था और प्रशिक्षण सेट में एक उदाहरण के रूप में मौजूदा ...

6
तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
यह कहा जाता है कि तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण कार्य गैर-रैखिकता को लागू करने में मदद करता है । इसका क्या मतलब है? इस संदर्भ में गैर-रैखिकता का क्या अर्थ है? इस गैर-रैखिकता की शुरूआत कैसे मदद करती है? क्या सक्रियण कार्यों के कोई अन्य उद्देश्य हैं ?

3
समझ हानि समारोह
मैं GAN लॉस फंक्शन को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं जैसा कि अंडरस्टैंडिंग जनरेटिव एडवरसरी नेटवर्क्स (डैनियल सीता द्वारा लिखित एक ब्लॉग पोस्ट) में प्रदान किया गया है। मानक क्रॉस-एन्ट्रापी नुकसान में, हमारे पास एक आउटपुट है जिसे सिग्मोइड फ़ंक्शन और एक परिणामी बाइनरी वर्गीकरण के माध्यम से ...

4
दीप लर्निंग दृष्टिकोण के साथ और विकल्प के मुद्दे?
पिछले 50 वर्षों में, तंत्रिका जाल की लोकप्रियता में वृद्धि / गिरावट ने AI अनुसंधान के लिए एक 'बैरोमीटर' के रूप में काम किया है। इस साइट के सवालों से यह स्पष्ट है कि लोग डीप लर्निंग (डीएल) को लागू करने में रुचि रखते हैं और विभिन्न प्रकार की कठिन ...

5
क्या अगले छद्म यादृच्छिक संख्या की भविष्यवाणी करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जा सकता है?
क्या एक तंत्रिका नेटवर्क को यादृच्छिक संख्या जनरेटर से आउटपुट करना संभव है और उम्मीद है कि यह हैशिंग (या जनरेटर) फ़ंक्शन सीख सकता है, ताकि यह भविष्यवाणी कर सके कि अगले उत्पन्न छद्म यादृच्छिक संख्या क्या होगी ? क्या ऐसा कुछ पहले से मौजूद है? यदि इस या पहले ...

3
सीएनएन में बड़े आकारों की छवियों को कैसे संभालना है?
मान लीजिए कि CNN में उपयोग करने के लिए 24K x 2400 आकार की 10K छवियों की आवश्यकता है। मेरे विचार से पारंपरिक कंप्यूटर जो लोग उपयोग करते हैं, वे उपयोग के होंगे। अब सवाल यह है कि ऐसे बड़े इमेज साइज को कैसे हैंडल किया जाए जहां डाउनस्मैपलिंग के ...


2
गहरी सीख ओवरकिल कब है?
उदाहरण के लिए, ईमेल को स्पैम के रूप में वर्गीकृत करने के लिए, क्या यह सार्थक है - एक समय / सटीकता के नजरिए से - एक और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बजाय गहरी सीखने (यदि संभव हो) को लागू करने के लिए ? क्या गहरी सीखने से अन्य मशीन ...

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.