डेटा साइंस deep-learning

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Gesture मान्यता प्रणाली के लिए RNN (LSTM) का उपयोग करना

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 …

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केरस एलएसटीएम 1 डी समय श्रृंखला के साथ

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 …

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AlphaGo शून्य में "उपन्यास सुदृढीकरण सीखने एल्गोरिथ्म" क्या है?

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 …

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केरस का उपयोग करके गहन सीखने के लिए डेटा को फिर से तैयार करना

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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AutoEncoders को बदलना

मैंने अभी ऑटोएन्कोडर्स बदलने पर ज्योफ हिंटन का पेपर पढ़ा है हिंटन, क्रिज़ेव्स्की और वांग: ट्रांसफॉर्मिंग ऑटो-एनकोडर । आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स एंड मशीन लर्निंग, 2011 में। और काफी कुछ इस तरह से खेलना चाहते हैं। लेकिन इसे पढ़ने के बाद मुझे इस बात पर पर्याप्त विवरण नहीं मिल सका कि …

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Convolutional1D, Convolutional2D और Convolutional3D के बीच अंतर क्या हैं?

मैं कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क्स के बारे में सीख रहा हूं। जब पर देख Kerasउदाहरण, मैं तीन अलग अलग तरीकों घुमाव के बारे में जाना। अर्थात्, 1 डी, 2 डी और 3 डी। इन तीन परतों के बीच अंतर क्या हैं? उनके उपयोग के मामले क्या हैं? क्या उनके उपयोग मामलों …

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केवल 2 छिपी हुई परतों का उपयोग करके संख्याओं को क्रमबद्ध करें

मैं इल्या सुतकीर और क्वोक ले द्वारा न्यूरल नेटवर्क्स के साथ सीक्वेंस लर्निंग को सीक्वेंस लर्निंग पढ़ रहा हूं । पहले पृष्ठ पर, इसका संक्षेप में उल्लेख है कि: A surprising example of the power of DNNs is their ability to sort N N-bit numbers using only 2 hidden layers …

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यदि फ़ंक्शन सुचारू है तो यह धीरे-धीरे वंश को गति क्यों देता है?

अब मैंने "हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न एंड टेन्सरफ्लो" नामक एक पुस्तक पढ़ी और अध्याय 11 पर, इसमें ELU (एक्सपोनेंशियल ReLU) के स्पष्टीकरण पर निम्नलिखित विवरण दिया है। तीसरा, फ़ंक्शन लगभग हर जगह सुचारू है, जिसमें लगभग z = 0 शामिल है, जो ग्रेडिएंट डिसेंट को गति देने में मदद …

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क्यों TensorFlow सरल रेखीय मॉडल फिट नहीं कर सकते हैं अगर मैं मतलब चुकता त्रुटि के बजाय पूर्ण मतलब त्रुटि कम कर रहा हूँ?

में परिचय मैं बस बदल गया है loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) सेवा loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) और मॉडल समय के साथ बड़ा हो गया नुकसान जानने में असमर्थ है। क्यों?

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Relu में परिभाषा के अनुसार 0 ग्रेडिएंट है, तो फिर x <0 के लिए ग्रेडिएंट वैनिश एक समस्या क्यों नहीं है?

परिभाषा के अनुसार, रेलू है max(0,f(x))। फिर इसकी ढाल के रूप में परिभाषित किया गया है 1 if x > 0 and 0 if x < 0:। क्या इसका मतलब यह नहीं होगा कि ढाल हमेशा 0 है (गायब हो जाती है) जब x <0? तो फिर हम यह क्यों …

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HOW TO: डीप न्यूरल नेटवर्क वेट इनिशियलाइज़ेशन

कठिन शिक्षण कार्य (जैसे उच्च आयामीता, अंतर्निहित डेटा जटिलता) को देखते हुए डीप न्यूरल नेटवर्क्स को प्रशिक्षित करना कठिन हो जाता है। समस्याओं में से कई को कम करने के लिए: सामान्य और & amp; गुणवत्ता डेटा को हैंडपिक करें एक अलग प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म चुनें (जैसे कि ग्रेडिएंट डिसेंट के …

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मैं एक संवादी परत के डेल्टा शब्द की गणना कैसे करूँ, पिछले संवादी परत के डेल्टा शब्द और भार को देखते हुए?

मैं दो संकेंद्रित परतों (c1, c2) और दो छिपी परतों (c1, c2) के साथ एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं मानक backpropagation दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा हूं। बैकवर्ड पास में, मैं पिछली परत की त्रुटि के आधार पर एक परत (डेल्टा) की …

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मेरा केरस मॉडल पृष्ठभूमि को पहचानना क्यों सीखता है?

मैं प्रेसेबल मॉडल (जो कि डेटासेट पर भी प्रशिक्षित किया गया था) का उपयोग करके पास्कल वीओसी २०१ पर देयरपलाव ३ + के इस केर कार्यान्वयन को प्रशिक्षित करने का प्रयास कर रहा हूं । मुझे सटीकता के साथ अजीब परिणाम मिले, जल्दी से 1.0 में परिवर्तित: 5/5 [==============================] - …

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क्या बैच सामान्यीकरण का मतलब है कि सिग्मोइड्स ReLUs से बेहतर काम करते हैं?

बैच सामान्यीकरण और ReLUs दोनों गायब होने वाली ढाल समस्या के समाधान हैं। यदि हम बैच सामान्यीकरण का उपयोग कर रहे हैं, तो क्या हमें सिग्मोइड का उपयोग करना चाहिए? या वहाँ ReLUs की विशेषताएं हैं जो उन्हें बैटचन के उपयोग के समय भी सार्थक बनाते हैं? मुझे लगता है …

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किस मशीन / डीप लर्निंग / ampp तकनीक का उपयोग किसी दिए गए शब्दों को नाम, मोबाइल नंबर, पता, ईमेल, राज्य, काउंटी, शहर आदि के रूप में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

मैं एक बुद्धिमान मॉडल उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं जो शब्दों या तारों के एक सेट को स्कैन कर सकता है और उन्हें मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग का उपयोग करके नाम, मोबाइल नंबर, पते, शहर, राज्य, देश और अन्य संस्थाओं के रूप में वर्गीकृत कर सकता है। …

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