डेटा साइंस neural-network

10

मैंने हाल ही में जोनाथन लॉन्ग, इवान शेल्मर, ट्रेवर डेरेल द्वारा सिमेंटिक सेग्मेंटेशन के लिए पूरी तरह से कन्वेंशनल नेटवर्क पढ़ा । मुझे समझ में नहीं आता है कि "deconvolutional परतों" क्या / कैसे वे काम करते हैं। प्रासंगिक हिस्सा है 3.3। अपसम्पलिंग पीछे की ओर दी गई सजा है …

187 neural-network convnet convolution

17

तंत्रिका नेटवर्क के लिए सबसे अच्छा अजगर पुस्तकालय

मैं विभिन्न मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा हूं। मैं पायथन और पाइब्रेन का उपयोग कर रहा हूं लेकिन यह लाइब्रेरी लगभग बंद है। क्या पायथन में अन्य अच्छे विकल्प हैं?

130 machine-learning python neural-network

5

तंत्रिका नेटवर्क में "मर रहा है ReLU" समस्या क्या है?

दृश्य मान्यता के लिए संवैधानिक तंत्रिका नेटवर्क पर स्टैनफोर्ड पाठ्यक्रम नोट्स का उल्लेख करते हुए , एक पैराग्राफ कहता है: "दुर्भाग्य से, प्रशिक्षण के दौरान ReLU इकाइयाँ नाजुक हो सकती हैं और" मर "सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक ReLU न्यूरॉन के माध्यम से बहने वाली एक बड़ी ढाल इस …

119 machine-learning neural-network deep-learning

6

LSTM पर GRU का उपयोग कब करें?

एक GRU और एक LSTM के बीच मुख्य अंतर यह है कि एक GRU में दो गेट ( रीसेट और अपडेट गेट्स) होते हैं जबकि एक LSTM में तीन गेट होते हैं (जैसे इनपुट , आउटपुट और गेट्स भूल जाते हैं)। जब हम स्पष्ट रूप से LSTM मॉडल के माध्यम …

95 neural-network deep-learning

8

एक सीखने की दर का चयन

मैं वर्तमान में स्टोकेस्टिक ग्रैडिएंट डिसेंट को लागू करने पर काम कर रहा हूं, SGDपीछे के प्रसार का उपयोग करते हुए तंत्रिका जाल के लिए, और जब मैं इसके उद्देश्य को समझता हूं तो मुझे कुछ सवाल हैं कि सीखने की दर के लिए मूल्यों का चयन कैसे करें। क्या …

85 machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter

15

आप तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर की कल्पना कैसे करते हैं?

जब एक पेपर लिखना / किसी विषय के बारे में प्रस्तुति देना जो तंत्रिका नेटवर्क के बारे में है, तो आमतौर पर नेटवर्क वास्तुकला की कल्पना करता है। स्वचालित रूप से सामान्य आर्किटेक्चर की कल्पना करने के अच्छे / सरल तरीके क्या हैं?

79 machine-learning neural-network deep-learning visualization

5

डीप लर्निंग नेटवर्क आर्किटेक्चर आरेख कैसे बनाएं?

मैंने अपना मॉडल बनाया है। अब मैं अपने शोध पत्र के लिए नेटवर्क आर्किटेक्चर आरेख को आकर्षित करना चाहता हूं। उदाहरण नीचे दिखाया गया है:

77 machine-learning neural-network deep-learning svm software-recommendation

3

मैक्स-पूलिंग परतों के माध्यम से बैकप्रॉप?

यह एक छोटा सा वैचारिक सवाल है जो मुझे कुछ समय के लिए परेशान कर रहा है: हम तंत्रिका नेटवर्क में अधिकतम-पूलिंग परत के माध्यम से वापस कैसे प्रचार कर सकते हैं? मशाल 7 एनएन लाइब्रेरी के लिए इस ट्यूटोरियल से गुजरते हुए मैं अधिकतम-पूलिंग परतों में आया । पुस्तकालय …

62 neural-network backpropagation

4

कैसे 1x1 संकल्प पूरी तरह से जुड़े परत के समान हैं?

मैंने हाल ही में 1x1 संकल्पों पर यान लेकुंस टिप्पणी पढ़ी है : संवेदी नेट में, "पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें" जैसी कोई चीज नहीं है। 1x1 दृढ़ संकल्प गुठली और एक पूर्ण कनेक्शन तालिका के साथ केवल कन्वेंशन परतें हैं। यह एक बहुत ही दुर्लभ तथ्य है कि …

55 neural-network convnet

3

उच्च स्तर पर आरएनएन बनाम सीएनएन

मैं आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) और उनकी किस्मों और रूपांतरण तंत्रिका नेटवर्क (CNN) और उनकी किस्मों के बारे में सोच रहा हूं। क्या ये दो बिंदु कहना उचित होगा: एक घटक (जैसे छवि के रूप में) को तोड़ने के लिए CNNs का उपयोग करें। (जैसे छवि में कोई वस्तु, जैसे …

53 machine-learning neural-network beginner

2

कब उपयोग करना है (वह या ग्लोरोट) एक समान इनिट पर सामान्य इनिशियलाइज़ेशन? और बैच सामान्यीकरण के साथ इसके प्रभाव क्या हैं?

मुझे पता था कि अवशिष्ट नेटवर्क (ResNet) ने उन्हें सामान्य आरंभीकरण को लोकप्रिय बना दिया था। ResNet में, वह सामान्य इनिशियलाइज़ेशन का उपयोग करता है , जबकि पहली परत He यूनिफॉर्म इनिशियलाइज़ेशन का उपयोग करती है। मैंने ResNet पेपर और "डिलीटिंग डीप इन रेक्टिफायर्स" पेपर (उन्होंने इनिशियलाइज़ेशन पेपर) के माध्यम …

51 neural-network deep-learning normalization

3

गहरे तंत्रिका जाल में कैसे लड़ना है

जब मैंने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) के साथ शुरुआत की, तो मुझे लगा कि मुझे मुख्य समस्या के रूप में ओवरफिटिंग से लड़ना होगा। लेकिन व्यवहार में मैं अपना NN 20% त्रुटि दर अवरोध को पास करने के लिए भी नहीं कर सकता। मैं भी यादृच्छिक जंगल पर अपने स्कोर …

50 neural-network deep-learning

4

तंत्रिका नेटवर्क: किस लागत का उपयोग करना है?

मैं मुख्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोगों के लिए TensorFlow का उपयोग कर रहा हूं । हालाँकि मैंने अभी कुछ प्रयोग किए हैं (XOR- प्रॉब्लम, MNIST, कुछ रिग्रेशन स्टफ, ...) अब, मैं विशिष्ट समस्याओं के लिए "सही" लागत फ़ंक्शन चुनने के साथ संघर्ष करता हूं क्योंकि कुल मिलाकर …

48 machine-learning python neural-network statistics tensorflow

4

समय श्रृंखला मॉडल LSTM में सुविधाएँ जोड़ना

LSTM और समय श्रृंखला के लिए उनके उपयोग पर थोड़ा पढ़ रहा है और एक ही समय में दिलचस्प लेकिन मुश्किल है। एक बात जो मुझे समझ में आई है वह यह है कि अतिरिक्त सुविधाओं को जोड़ने के लिए दृष्टिकोण क्या पहले से ही समय श्रृंखला सुविधाओं की सूची …

43 machine-learning neural-network deep-learning time-series

1

LeakyReLU और PReLU में क्या अंतर है?

मुझे लगा कि दोनों, PRLLU और Leaky ReLU f(x)=max(x,αx) with α∈(0,1)f(x)=max(x,αx) with α∈(0,1)f(x) = \max(x, \alpha x) \qquad \text{ with } \alpha \in (0, 1) हालाँकि, केरस के पास डॉक्स में दोनों कार्य हैं । लीक से हटकर LeakyReLU का स्रोत : return K.relu(inputs, alpha=self.alpha) इसलिए (देखें relu कोड ) …

42 neural-network

neural-network पर टैग किए गए जवाब