कृत्रिम होशियारी machine-learning

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क्रास एन्ट्रॉपी वर्गीकरण मानक हानि फ़ंक्शन बन गया है और कुल्बेक लीब्लर विचलन नहीं?

क्रॉस एन्ट्रापी केएल विचलन और लक्ष्य वितरण के एंट्रोपी के समान है। केएल शून्य के बराबर होता है जब दो वितरण समान होते हैं, जो लक्ष्य वितरण की एन्ट्रॉपी की तुलना में मेरे लिए अधिक सहज लगता है, जो कि मैच में क्रॉस एन्ट्रॉपी है। मैं यह नहीं कह रहा …

15 machine-learning classification

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मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में क्या अंतर है?

क्या कोई मुझे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच का अंतर समझा सकता है? क्या मशीन सीखने के बिना गहरी शिक्षा सीखना संभव है?

15 machine-learning deep-learning comparison

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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 …

15 machine-learning deep-learning classification applications comparison

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C ++ AI में कम व्यापक रूप से क्यों उपयोग किया जाता है?

मैं बस यह जानना चाहता हूं कि मशीन लर्निंग इंजीनियर और एआई प्रोग्रामर एआई कार्य करने के लिए अजगर जैसी भाषाओं का उपयोग क्यों करते हैं और सी ++ नहीं, भले ही सी ++ तकनीकी रूप से अजगर से अधिक शक्तिशाली भाषा है।

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

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क्रमचय अपरिवर्तनीय तंत्रिका नेटवर्क

एक तंत्रिका नेटवर्क fff को देखते हुए जो इनपुट nnn डेटा बिंदुओं के रूप में लेता है : x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n । हम कहते हैं कि fff है क्रमचय अपरिवर्तनीय अगर f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) के लिए किसी भी परिवर्तन pipipi । क्या कोई व्यक्ति क्रमिक अपरिवर्तनीय …

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क्या गेस्टाल्ट मनोविज्ञान से सूचना प्रसंस्करण नियम आज भी कंप्यूटर दृष्टि में उपयोग किए जाते हैं?

दशकों पहले मशीन की दृष्टि में किताबें थीं, जो कि जेस्टाल्ट मनोविज्ञान से विभिन्न सूचना प्रसंस्करण नियमों को लागू करके, छवि पहचान और दृश्य प्रसंस्करण में कम कोड या विशेष हार्डवेयर के साथ प्रभावशाली परिणाम प्राप्त करती थीं। क्या आज ऐसे तरीकों का इस्तेमाल किया जा रहा है या काम …

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मानव मस्तिष्क किस सक्रियण क्रिया का उपयोग करता है?

क्या मानव मस्तिष्क एक विशिष्ट सक्रियण क्रिया का उपयोग करता है? मैंने कुछ शोध करने की कोशिश की है, और जैसा कि यह संकेत है कि सिग्नल न्यूरॉन के माध्यम से भेजा जाता है या नहीं, यह रेले जैसा लगता है। हालाँकि, मुझे इसकी पुष्टि करते हुए एक भी लेख …

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सक्रियण फ़ंक्शन कैसे चुनें?

मैं आउटपुट लेयर के लिए एक्टिवेशन फंक्शन को चुनता हूं जो मुझे जरूरत के आउटपुट और ऐक्टिवेशन फंक्शन के गुणों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, जब मैं संभावनाओं के साथ काम कर रहा होता हूं, तो मैं सिग्मॉइड फ़ंक्शन का चयन करता हूं, जब मैं सकारात्मक मूल्यों के …

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आप सुदृढीकरण सीखने के उदाहरणों पर ड्रॉपआउट परतें क्यों नहीं देखते हैं?

मैं सुदृढीकरण सीखने को देख रहा हूं, और विशेष रूप से OpenAI जिम AI के साथ उपयोग करने के लिए अपने स्वयं के वातावरण बनाने के साथ खेल रहा हूं। मैं इसके साथ परीक्षण करने के लिए static_baselines परियोजना के एजेंटों का उपयोग कर रहा हूं। एक बात मैंने लगभग …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

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कृत्रिम रूप से बनाए गए मीडिया को पहचानने के लिए कुछ रणनीति क्या हैं?

नकली चित्र, नकली साउंडबाइट और नकली वीडियो बनाने की बढ़ती क्षमता के साथ, वास्तविक और जो नहीं है उसे पहचानने के साथ बढ़ती समस्या बन जाती है। अब भी हम ऐसे कई उदाहरण देखते हैं जो कम लागत के लिए नकली मीडिया बनाते हैं (देखें डीपफेक , फेसपैक आदि)। जाहिर …

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जेनरेटर के प्रतिकूल नेटवर्क कैसे काम करते हैं?

मैं जेनरेटिव एडवरसरी नेटवर्क्स (GANs) के बारे में पढ़ रहा हूं और मुझे इसके बारे में कुछ संदेह है। अब तक, मैं समझता हूं कि GAN में दो अलग-अलग प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क हैं: एक है जेनरेटिव ( जीGG ) और दूसरा विभेदकारी ( डीDD )। जनरेटिव न्यूरल नेटवर्क कुछ …

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लॉग फ़ाइल विश्लेषण के लिए ऐ डिजाइन करें

मैं ज्ञात उपकरणों की त्रुटियों को खोजने और विफलता के नए पैटर्न खोजने के लिए एक एआई उपकरण विकसित कर रहा हूं। यह लॉग फ़ाइल समय आधारित है और इसमें ज्ञात संदेश (सूचना और त्रुटि) है। मैं डेटा को नरम तरीके से दिखाने के लिए जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी ईवेंट ड्रॉप का …

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क्या गहरे अवशिष्ट नेटवर्क को नेटवर्क के एक समूह के रूप में देखा जाना चाहिए?

यह प्रश्न डीप रेजिडेंशियल नेटवर्क्स ( रेसनेट्स ) की वास्तुकला के बारे में है । वह मॉडल जिसने सभी पाँच मुख्य ट्रैक्स में "लार्ज स्केल विजुअल रिकॉग्निशन चैलेंज 2015" (ILSVRC2015) में 1-स्थान जीता है : इमेजनेट वर्गीकरण: "अल्ट्रा-डीप" (उद्धरण यान) 152-परत जाल इमेजनेट डिटेक्शन: 2% से बेहतर 16% ImageNet स्थानीयकरण: …

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सभी विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क किसके लिए उपयोग किए जाते हैं?

मुझे निम्नलिखित न्यूरल नेटवर्क चीट शीट ( ची, शीट्स फॉर एआई, न्यूरल नेटवर्क्स, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग एंड बिग डेटा ) मिली । इन सभी विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क किसके लिए उपयोग किए जाते हैं? उदाहरण के लिए, प्रतिगमन या वर्गीकरण के लिए कौन से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग …

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अड़चन विशेषताएं क्या हैं?

ब्लॉग पोस्ट में बहुत कम डेटा का उपयोग करके शक्तिशाली छवि वर्गीकरण मॉडल का निर्माण करना , अड़चन सुविधाओं का उल्लेख है। अड़चन की विशेषताएं क्या हैं? क्या वे उपयोग की जाने वाली वास्तुकला के साथ बदलते हैं? क्या वे पूरी तरह से जुड़ी हुई परत से पहले संकेंद्रित परतों …

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