neural-network पर टैग किए गए जवाब

मैं एक नामित निकाय मान्यता प्रणाली बनाने के लिए Google के word2vec कार्यान्वयन का उपयोग करना चाह रहा हूं। मैंने सुना है कि संरचना के माध्यम से वापस प्रसार के साथ पुनरावर्ती तंत्रिका जाल नामित इकाई मान्यता कार्यों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, लेकिन मैं उस प्रकार के …

25 machine-learning  python  neural-network  nlp 

मुझे आशा है कि आप मेरी मदद कर सकते हैं, क्योंकि इस विषय पर मेरे कुछ प्रश्न हैं। मैं गहरी शिक्षा के क्षेत्र में नया हूं, और जब मैंने कुछ ट्यूटोरियल किए, तो मैं एक दूसरे से अवधारणाओं को संबंधित या अलग नहीं कर सकता।

24 machine-learning  data-mining  neural-network  nlp  deep-learning 

ग्रेडिएंट डिसेंट और स्टोचस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के बीच अंतर क्या है? मैं इनसे बहुत परिचित नहीं हूं, क्या आप एक छोटे से उदाहरण के साथ अंतर का वर्णन कर सकते हैं?

24 machine-learning  neural-network  deep-learning  gradient-descent 

मैंने अक्सर लोगों को यह कहते हुए सुना है कि क्यों जटिल तंत्रिका नेटवर्क अभी भी खराब समझे जाते हैं। क्या यह ज्ञात है कि दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क हमेशा परतों के रूप में बढ़ते परिष्कृत सुविधाओं को सीखते हैं? किस कारण से वे इस तरह की विशेषताओं का ढेर बनाते …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

पास्कल वीओसी लीडरबोर्ड के लिए खोज कार्य के लिए एमएपी (औसत औसत परिशुद्धता) की गणना कैसे करें? http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4 वहाँ कहा - पृष्ठ 11 पर : http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/postscript/ijcv_voc09.pdf औसत परिशुद्धता (एपी)। VOC2007 चुनौती के लिए, वर्गीकरण और पता लगाने दोनों का मूल्यांकन करने के लिए प्रक्षेपित औसत परिशुद्धता (सल्टन और मैगिल 1986) …

22 machine-learning  neural-network  svm  computer-vision  object-recognition 

मैं अपने बाइनरी KerasClassifier मॉडल के लिए सटीक, रिकॉल और F1-स्कोर की गणना करना चाहता हूं, लेकिन कोई समाधान नहीं ढूंढता। यहाँ मेरा वास्तविक कोड है: # Split dataset in train and test data X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(normalized_X, Y, test_size=0.3, random_state=seed) # Build the model model = Sequential() …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  classification  keras 

तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण करते समय, एक हाइपरपरमीटर एक मिनीबैच का आकार होता है। आम विकल्प 32, 64 और 128 तत्व प्रति मिनी बैच हैं। क्या कोई नियम / दिशानिर्देश हैं कि मिनी-बैच कितना बड़ा होना चाहिए? कोई प्रकाशन जो प्रशिक्षण पर प्रभाव की जांच करता है?

21 neural-network  deep-learning  convnet  optimization 

मेरे पास 34 इनपुट कॉलम और 8 आउटपुट कॉलम वाले डेटासेट हैं। समस्या को हल करने का एक तरीका 34 आउटपुट लेना और प्रत्येक आउटपुट कॉलम के लिए व्यक्तिगत प्रतिगमन मॉडल बनाना है। मुझे आश्चर्य है कि क्या यह समस्या सिर्फ एक मॉडल का उपयोग करके हल की जा सकती …

21 neural-network  regression  tensorflow 

मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई ऐसा परिदृश्य है जिसमें ढाल मूल न्यूनतम में परिवर्तित नहीं होता है। मुझे पता है कि धीरे-धीरे वंशज को वैश्विक अनुकूलता में परिवर्तित करने की गारंटी नहीं है। मुझे यह भी पता है कि यह एक इष्टतम से विचलन हो सकता है अगर, …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

सक्रियण कार्यों का उपयोग w * x + bतंत्रिका नेटवर्क में प्रकार के रैखिक उत्पादन में गैर-रैखिकता को पेश करने के लिए किया जाता है । जिसे मैं सिग्माइड जैसे सक्रियण कार्यों के लिए सहज रूप से समझने में सक्षम हूं। मैं ReLU के फायदों को समझता हूं, जो बैकप्रोपैजेशन …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  activation-function 

सटीकता के लिए कौन सा बेहतर है या वे समान हैं? बेशक, यदि आप एक गर्म एन्कोडिंग का उपयोग करते हुए श्रेणीबद्ध_क्रोसेंट्रॉपी का उपयोग करते हैं, और यदि आप स्पैर्स_ कैटेगोरिकल_क्रोसेंट्रोपी का उपयोग करते हैं तो आप सामान्य पूर्णांक के रूप में एन्कोड करते हैं। इसके अतिरिक्त, एक दूसरे से …

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

Keras दोनों का समर्थन करता है TensorFlow और थेनो बैकएंड के रूप में: एक अन्य बनाम चयन करते समय, तथ्य यह है कि वर्तमान में नहीं सभी कार्यों TensorFlow बैकएंड के साथ लागू कर रहे हैं के अलावा के पेशेवरों / विपक्ष क्या हैं?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

शायद यह बहुत व्यापक है, लेकिन मैं एक पाठ संक्षेपण कार्य में गहन सीखने का उपयोग करने के संदर्भों की तलाश कर रहा हूं। मैंने पहले ही मानक शब्द-आवृत्ति दृष्टिकोण और वाक्य-रैंकिंग का उपयोग करके पाठ संक्षेपण लागू कर दिया है, लेकिन मैं इस कार्य के लिए गहन शिक्षण तकनीकों …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

मैं सोच रहा था कि हमें कैसे तय करना है कि छिपी हुई परतों में कितने नोड्स हैं, और कितने छिपे हुए लेयर हैं जब हम एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का निर्माण करते हैं। मैं समझता हूं कि इनपुट और आउटपुट परत प्रशिक्षण सेट पर निर्भर करती है जो हमारे …

20 machine-learning  neural-network 

Tensorflow कोड से: Tensorflow। RnnCell। num_units: int, The number of units in the LSTM cell. क्या इसका मतलब यह नहीं समझा जा सकता है। LSTM सेल की इकाइयाँ क्या हैं। इनपुट, आउटपुट और गेट्स भूल जाते हैं? क्या इसका मतलब "डीप एलएसटीएम के लिए आवर्तक प्रक्षेपण परत में इकाइयों की …

19 neural-network  tensorflow  rnn