neural-networks पर टैग किए गए जवाब

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 …

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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 …

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कल्पना कीजिए कि आप एक तंत्रिका नेटवर्क को 100 बार एक शेर की तस्वीर दिखाते हैं और "खतरनाक" के साथ लेबल करते हैं, इसलिए यह सीखता है कि शेर खतरनाक हैं। अब कल्पना कीजिए कि पहले आपने इसे शेरों की लाखों छवियों को दिखाया है और वैकल्पिक रूप से इसे …

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जेफ्री हिंटन ने तंत्रिका नेटवर्क में "कैप्सूल सिद्धांत" नामक कुछ शोध किया है। यह क्या है और यह कैसे काम करता है?

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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 …

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मैं कुछ मौजूदा शोधों को खोजने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे छिपी परतों की संख्या और एक एलएसटीएम आधारित आरएनएन के आकार का चयन करें। क्या कोई ऐसा लेख है जहां इस समस्या की जांच की जा रही है, यानी, कितने मेमोरी सेल का उपयोग करना चाहिए? मुझे …

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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 …

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एक तंत्रिका नेटवर्क कैसे "गहरा" विशेषण है जो वास्तव में अन्य समान नेटवर्क से अलग है?

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मुझे पता है कि तंत्रिका नेटवर्क संभवतः ऐसा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं, हालांकि, काल्पनिक रूप से पूछें, क्या गणित के समीकरणों को हल करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क (या समान) को प्रशिक्षित करना संभव है? इसलिए 3 इनपुट दिए गए: 1 नंबर, ऑपरेटर साइन नंबर …

24 neural-networks  math 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहूंगा जहां आउटपुट कक्षाएं शुरू से परिभाषित नहीं हैं (सभी)। आने वाले डेटा के आधार पर अधिक से अधिक कक्षाएं बाद में शुरू की जाएंगी। इसका मतलब यह है कि, हर बार जब मैं एक नया वर्ग पेश करता हूं, तो मुझे एनएन …

23 neural-networks  machine-learning  incremental-learning  transfer-learning 

क्या एक समस्याग्रस्त डोमेन में पैटर्न मान्यता के लिए एक संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जा सकता है, जहां पहले से मौजूद चित्र नहीं हैं, सार डेटा को रेखांकन द्वारा दर्शाते हैं? क्या यह हमेशा कम कुशल होगा? इस डेवलपर का कहना है कि वर्तमान विकास और आगे बढ़ …

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मैं primes खोजने के लिए एक कुशल तरीके की तलाश नहीं कर रहा हूं (जो निश्चित रूप से एक हल की गई समस्या है )। यह एक "क्या होगा अगर" प्रश्न से अधिक है। तो, सिद्धांत रूप में: क्या आप एक तंत्रिका नेटवर्क को यह अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित …

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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 …

21 neural-networks  deep-learning  math  automated-theorem-proving 

TensorFlow गुना के माध्यम से PyTorch और TensorFlow जैसी रूपरेखाएँ गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का समर्थन करती हैं और डेटा वैज्ञानिकों से ध्यान आकर्षित कर रही हैं। हालाँकि, गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ को समझने में सहायता के लिए संसाधन की कमी प्रतीत होती है। डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का लाभ इनपुट डेटा में …

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मैंने इन शर्तों को इस साइट के चारों ओर बहुत कुछ देखा है, विशेष रूप से टैग - इन -कंफ्यूज़नल-न्यूरल-नेटवर्क और न्यूरल-नेटवर्क । मुझे पता है कि एक तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क पर शिथिल आधारित प्रणाली है। लेकिन एक कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क और एक रेगुलर न्यूरल नेटवर्क में क्या अंतर …

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