neural-networks पर टैग किए गए जवाब

जैविक न्यूरॉन्स (मस्तिष्क कोशिकाओं) के सरलीकृत मॉडल से प्रेरित नेटवर्क संरचना। तंत्रिका नेटवर्क को पर्यवेक्षित और अनुपयोगी तकनीकों द्वारा "सीखने" के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, और इसका उपयोग अनुकूलन समस्याओं, सन्निकटन समस्याओं, वर्गीकृत पैटर्न और उसके संयोजन को हल करने के लिए किया जा सकता है।

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तंत्रिका नेटवर्क अपनी टोपोलॉजी पर लगाए गए प्रतिबंधों के साथ बेहतर प्रदर्शन क्यों करते हैं?
पूरी तरह से जुड़ा हुआ (कम से कम परत के साथ 2 से अधिक छिपी हुई परतें) बैकप्रॉप नेटवर्क सार्वभौमिक शिक्षार्थी हैं। दुर्भाग्य से, वे अक्सर सीखने के लिए धीमा होते हैं और ओवर-फिट होते हैं या अजीब सामान्यीकरण होते हैं। इन नेटवर्कों के साथ बेवकूफ बनाने से, मैंने देखा …
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न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग सिस्टम और डीप विश्वास नेटवर्क में क्या अंतर है?
न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग सिस्टम और डीप विश्वास नेटवर्क में क्या अंतर है? जैसा कि मुझे याद है कि आपका मूल तंत्रिका नेटवर्क एक 3 लेयर थोरा चीज़ है, और मेरे पास डीप बिलीफ सिस्टम है, जिसे एक दूसरे के शीर्ष पर ढेर किए गए तंत्रिका नेटवर्क के रूप में …
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तंत्रिका नेटवर्क के कुलपति-आयाम को कुशलतापूर्वक गणना या अनुमान लगाना
मेरा लक्ष्य निम्नलिखित समस्या को हल करना है, जिसे मैंने इसके इनपुट और आउटपुट द्वारा वर्णित किया है: इनपुट: नोड्स, स्रोतों और सिंक ( ) के साथ एक निर्देशित चक्रीय ग्राफ ।जीजीGn 1 मीटर > n ≥ 1ममmnnn111मीटर > n ≥ 1म>n≥1m > n \geq 1 आउटपुट: वीसी आयाम (या …
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एचटीएम के प्रदर्शन के बारे में आलोचनाएं क्या हैं?
मैंने हाल ही में इस पदानुक्रमित लौकिक मेमोरी (HTM) के अस्तित्व के बारे में सीखा है । मैं पहले से ही दस्तावेज़ पदानुक्रमित टेम्पोरल मेमोरी: कॉन्सेप्ट्स, थ्योरी और शब्दावली (जेफ हॉकिन्स और दिलीप जॉर्ज द्वारा) पढ़ता हूं , जो समझने में आसान लगता है, लेकिन एक लाल झंडा यह है …
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न्यूरल नेटवर्क को हमेशा एकाग्र करना चाहिए?
परिचय पहला कदम मैंने तंत्रिका नेटवर्क का एक मानक backpropegating लिखा है, और इसका परीक्षण करने के लिए, मैंने इसे XOR मैप करने का निर्णय लिया। यह एक 2-2-1 नेटवर्क है (तन सक्रियण फ़ंक्शन के साथ) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 परीक्षण के प्रयोजनों के लिए, मैंने मैन्युअल …
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बहुपरत अवधारणात्मक और बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क के बीच अंतर क्या है?
हम कब कहते हैं कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन है ? और जब हम कहते हैं कि एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक बहुपरत है ? क्या शब्द अवधारणात्मक शब्द वजन को अद्यतन करने के लिए सीखने के नियम से संबंधित है? या यह न्यूरॉन इकाइयों से संबंधित …
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तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट के रूप में दिनांक को कैसे एनकोड करना है?
मैं एक समय श्रृंखला की भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा हूं। अब मैं जिस प्रश्न का सामना कर रहा हूं, वह यह है कि मैं दिनांक / समय / क्रम सं। प्रत्येक इनपुट तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक इनपुट के रूप में सेट? क्या मुझे …
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Google डीपड्रीम विस्तृत
मैंने इस साइट पर डीप ड्रीम के बारे में कुछ प्रश्न देखे हैं, हालांकि उनमें से कोई भी वास्तव में ऐसा नहीं लगता है कि विशेष रूप से डीपड्राइम क्या कर रहा है। जहाँ तक मैंने इकट्ठा किया है, उन्हें लगता है कि उन्होंने उद्देश्य फ़ंक्शन को बदल दिया है, …
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एनपी समस्याओं को हल करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का विकास
मैंने हाल ही में न्यूरल नेटवर्क के बारे में बात करते हुए Google रिसर्च ब्लॉग से एक बहुत दिलचस्प ब्लॉग प्रविष्टि पढ़ी है। मूल रूप से वे इस तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग छवि मान्यता जैसी विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए करते हैं। वे अक्षतंतु के वजन को "विकसित" …
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सुदृढीकरण सीखने पर छूट कारक का अर्थ
अटारी के खेलों पर Google की गहरी उपलब्धियों को पढ़ने के बाद , मैं q- Learning और q-नेटवर्क को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं थोड़ा भ्रमित हूं। छूट कारक की अवधारणा में भ्रम पैदा होता है। जो मैं समझता हूं उसका संक्षिप्त सारांश। किसी क्रिया के अनुकूलतम …
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सक्रियण समारोह से संबंधित तंत्रिका नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल शक्ति है
यह साबित होता है कि तर्कसंगत भार के साथ तंत्रिका नेटवर्क में तंत्रिका जाल के साथ यूनिवर्सल ट्यूरिंग मशीन ट्यूरिंग संगणनीयता की कम्प्यूटेशनल शक्ति है । मुझे जो मिलता है, उससे लगता है कि वास्तविक-मूल्यवान भार का उपयोग करने से और भी अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति प्राप्त होती है, हालांकि मैं …
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एक तंत्रिका नेटवर्क की कितनी परतें होनी चाहिए?
क्या न्यूरल नेटवर्क में 2 से अधिक छिपी हुई परतें होने के कोई फायदे हैं? मैंने कुछ स्थानों को देखा है जो इसकी सलाह देते हैं, अन्य यह साबित करते हैं कि कोई फायदा नहीं है। कौनसा सही हैं?
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Backpropagation एल्गोरिथ्म के लिए संवेग शब्द कैसे काम करता है?
जब एक गति के साथ backpropagation एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए एक तंत्रिका नेटवर्क के वजन को अद्यतन करते हैं, तो क्या सीखने की दर को गति शब्द पर भी लागू किया जाना चाहिए? अधिकांश जानकारी मैं गति का उपयोग करने के बारे में पा सकता हूं, समीकरण कुछ इस …
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मैं कब निकटतम पड़ोसी से आगे बढ़ना चाहिए
कई मशीन सीखने की परियोजनाओं के लिए जो हम करते हैं, हम k के साथ शुरू करते हैं निकटतम पड़ोसी क्लासिफायरियर। यह एक आदर्श शुरुआती क्लासिफायर है क्योंकि हमारे पास आमतौर पर सभी दूरी की गणना करने के लिए पर्याप्त समय होता है और मापदंडों की संख्या सीमित होती है …
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