डेटा साइंस

मैं एएसएल (अमेरिकी सांकेतिक भाषा) इशारों को वर्गीकृत करने के लिए एक इशारा पहचान प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं , इसलिए मेरे इनपुट को कैमरे या वीडियो फ़ाइल से फ़्रेम का अनुक्रम माना जाता है, फिर यह अनुक्रम का पता लगाता है और इसके अनुरूप मैप करता है …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

मैं सीख रहा हूं कि कैसेर्स का उपयोग करना है और मैंने पायथन के लिए चोललेट के डीप लर्निंग पर उदाहरणों का उपयोग करके अपने लेबल किए गए डेटासेट के साथ उचित सफलता प्राप्त की है । 3 संभावित वर्गों के साथ लंबाई 3125 के साथ डेटा सेट ~ 1000 …

10 python  deep-learning  time-series  lstm  rnn 

किसी कारण से, अपने अविश्वसनीय परिणामों के बावजूद, AlphaGo Zero को मूल AlphaGo के रूप में उतना प्रचार नहीं मिल रहा है। खरोंच से शुरू, यह पहले से ही अल्फ़ा मास्टर को पीट चुका है और कई अन्य बेंचमार्क पारित कर चुका है। और भी अविश्वसनीय रूप से, यह 40 …

10 machine-learning  deep-learning 

मैं ML और TensorFlow के लिए नया हूं (मैंने कुछ घंटों पहले शुरू किया था), और मैं एक समय श्रृंखला में अगले कुछ डेटा बिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं अपना इनपुट ले रहा हूं और इसके साथ यह कर रहा …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

विवरण: GPU : GTX 1080 प्रशिक्षण : ~ १० वर्गों से संबंधित १.१ मिलियन छवियां मान्यता : ~ 150 हजार चित्र 10 वर्गों से संबंधित हैं समय प्रति युग : ~ 10 घंटे मैंने CUDA, cuDNN और Tensorflow (Tensorflow GPU साथ ही) सेटअप किया है। मुझे नहीं लगता कि मेरा …

10 machine-learning  python  keras 

पृष्ठभूमि: रिले सक्रियण के साथ तंत्रिका नेटवर्क फिटिंग करते हुए, मैंने पाया कि कभी-कभी भविष्यवाणी स्थिर के पास हो जाती है। मेरा मानना ​​है कि यह रिले न्यूरॉन्स के प्रशिक्षण के दौरान मरने के कारण है जैसा कि यहां कहा गया है। ( तंत्रिका नेटवर्क में "डाइंग रेएलयू" समस्या क्या …

10 machine-learning  neural-network  keras 

मैं सोच रहा हूं कि एक ईईजी संदर्भ में एक आवर्तक वास्तुकला की व्याख्या कैसे करें। विशेष रूप से मैं इसे एक आवर्तक CNN (LSTM जैसे आर्किटेक्चर के विपरीत) के रूप में सोच रहा हूं, लेकिन शायद यह अन्य प्रकार के आवर्तक नेटवर्क पर भी लागू होता है जब मैं …

10 machine-learning  neural-network  convnet  rnn 

मैं अपनी समस्या के लिए ANN का उपयोग करना चाहूंगा, लेकिन समस्या मेरे इनपुट की है और आउटपुट नोड संख्या निश्चित नहीं हैं। मैंने अपना प्रश्न पूछने से पहले कुछ Google खोज की और पाया कि RNN मेरी समस्या में मदद कर सकता है। लेकिन, सभी उदाहरण जो मुझे मिले …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

ड्रॉपआउट ( कागज , स्पष्टीकरण ) कुछ न्यूरॉन्स के उत्पादन को शून्य पर सेट करता है। तो एक MLP के लिए, आप Iris फूल डेटासेट के लिए निम्नलिखित वास्तुकला रख सकते हैं : 4 : 50 (tanh) : dropout (0.5) : 20 (tanh) : 3 (softmax) यह इस तरह काम …

10 dropout 

कई सुविधा चयन / चर चयन दृष्टिकोण हैं (उदाहरण के लिए गुयोन और एलिससेफ, 2003 ; लियू एट अल।, 2010 ) देखें । फ़िल्टर विधियाँ (जैसे, सहसंबंध-आधारित, एन्ट्रापी-आधारित, यादृच्छिक वन महत्व आधारित), आवरण विधियों (जैसे, आगे-खोज, पहाड़ी पर चढ़ने वाली खोज), और एम्बेडेड तरीके जहां सुविधा का चयन मॉडल सीखने …

10 feature-selection  performance  model-selection 

प्रश्न स्पार्क में प्रशिक्षित एएलएस मॉडल में नए उपयोगकर्ता के लिए रेटिंग की भविष्यवाणी कैसे करूं? (प्रशिक्षण समय के दौरान नया नहीं देखा गया) समस्या मैं यहाँ आधिकारिक स्पार्क ए एल एस ट्यूटोरियल का अनुसरण कर रहा हूँ: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html मैं एक अच्छे MSE के साथ एक अच्छे रेंडर का निर्माण …

10 apache-spark  recommender-system  pyspark 

अपने क्लासिफायर के लिए अपनी उपलब्ध सुविधाओं के सबसेट का चयन करने के लिए एक कार्यप्रणाली है, उन्हें एक कसौटी (जैसे जानकारी हासिल) के अनुसार रैंक करना और फिर अपने क्लासिफायर का उपयोग करके सटीकता की गणना करना और रैंक की गई सुविधाओं का सबसेट। उदाहरण के लिए, यदि आपकी …

10 machine-learning  feature-selection 

मैंने सीखा है कि केरस में निम्नलिखित के अनुसार दो मॉडलों को "मर्ज" करने की कार्यक्षमता है: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') विलय एनएन में बिंदु क्या है, किन स्थितियों में यह उपयोगी है? क्या यह …

10 keras 

CSV फ़ाइल में सम्मिलित संरचना में मेरा डेटासेट है: Banana Water Rice Rice Water Bread Banana Juice प्रत्येक पंक्ति उन वस्तुओं के संग्रह को इंगित करती है जिन्हें एक साथ खरीदा गया था। उदाहरण के लिए, पहली पंक्ति का अर्थ है कि आइटम Banana, Waterऔर Riceएक साथ खरीदे गए थे। …

10 python  r  data-mining  visualization  association-rules 

मैं केरस के लिए एक शुरुआती हूं और मैंने एमएनआईएसटीटी उदाहरण के साथ शुरू किया है यह समझने के लिए कि पुस्तकालय वास्तव में कैसे काम करता है। करस उदाहरण फ़ोल्डर में MNIST समस्या का कोड स्निपेट निम्नानुसार है: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import …

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