neural-network पर टैग किए गए जवाब

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), 'न्यूरॉन्स' से बना है - प्रोग्रामिंग निर्माण जो जैविक न्यूरॉन्स के गुणों की नकल करते हैं। न्यूरॉन्स के बीच भारित कनेक्शन का एक सेट नेटवर्क डिजाइनर के बिना सूचना का प्रचार करने की अनुमति देता है बिना नेटवर्क डिजाइनर के कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्याओं को हल करने के लिए एक वास्तविक प्रणाली का मॉडल था।

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एक गहरी सीखने के मॉडल में एक नई श्रेणी कैसे जोड़ें?
मान लें कि मैंने 10 वस्तुओं को पहचानने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क पर स्थानांतरण शिक्षण किया है। 11 वीं आइटम को कैसे जोड़ते हैं जो नेटवर्क को उन सभी 10 श्रेणियों को खोए बिना वर्गीकृत कर सकता है जिन्हें मैंने पहले से प्रशिक्षित किया है और न ही मूल …

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सामान्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण कार्यों का अंतर
मैंने तंत्रिका नेटवर्क के लिए सक्रियण फ़ंक्शन प्रकारों का अध्ययन किया है। कार्य स्वयं काफी सरल हैं, लेकिन आवेदन का अंतर पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है। यह उचित है कि एक तार्किक और रैखिक प्रकार के कार्यों के बीच अंतर करता है, जो वांछित बाइनरी / निरंतर आउटपुट पर …

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शब्द-आधारित और चार-आधारित पाठ पीढ़ी RNN के बीच क्या अंतर है?
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पीढ़ी के बारे में पढ़ते हुए मैंने देखा कि कुछ उदाहरणों को शब्द और दूसरों के चरित्र द्वारा पाठ शब्द उत्पन्न करने के लिए कार्यान्वित किया गया था, वास्तव में ऐसा क्यों किए बिना। तो, RNN मॉडल के बीच अंतर क्या है जो पाठ …

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सक्रियण कार्यों को एकरस क्यों होना पड़ता है?
मैं वर्तमान में तंत्रिका नेटवर्क पर एक परीक्षा की तैयारी कर रहा हूं। पूर्व परीक्षाओं के कई प्रोटोकॉल में मैंने पढ़ा है कि न्यूरॉन्स (बहुपरत पेसेप्ट्रॉन में) के सक्रियण कार्य को मोनोनिक होना चाहिए। मैं समझता हूं कि सक्रियण कार्य अलग-अलग होने चाहिए, एक व्युत्पन्न होना चाहिए जो कि अधिकांश …

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केरस से मॉडल.प्रिक्ट फंक्शन के आउटपुट का क्या मतलब है?
मैंने Quora आधिकारिक डेटासेट पर डुप्लिकेट प्रश्नों की भविष्यवाणी करने के लिए एक LSTM मॉडल बनाया है। परीक्षण लेबल 0 या 1. 1 हैं जो इंगित करता है कि प्रश्न युग्म डुप्लिकेट है। मॉडल का उपयोग करने के निर्माण के बाद model.fit, मैं model.predictपरीक्षण डेटा पर उपयोग करके मॉडल का …

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हमेशा ADAM ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है?
यह अनुकूली क्षण अनुमान (एडम) लगता है ऑप्टिमाइज़र लगभग हमेशा बेहतर काम करता है (तेजी से और अधिक मज़बूती से एक वैश्विक न्यूनतम तक पहुँच) जब प्रशिक्षण तंत्रिका जाल में लागत समारोह को कम करता है। हमेशा एडम का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है? RMSProp या गति अनुकूलक का …

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CNNs के इनपुट के रूप में साइड इमेज के साथ नॉन इमेज फीचर्स को कैसे जोड़ें
मैं कोहरे की स्थिति (3 वर्ग) पर छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं। हालाँकि, लगभग 150.000 छवियों में से प्रत्येक के लिए मेरे पास चार मौसम संबंधी चर उपलब्ध हैं जो छवियों के वर्गों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते …

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अधिकतम पूलिंग परतों के माध्यम से वापस प्रसार
मेरे पास इस सवाल का एक छोटा सा उप-प्रश्न है । मैं समझता हूं कि जब अधिकतम पूलिंग परत के माध्यम से बैक-प्रोपगेटिंग किया जाता है, तो ग्रेडर को इस तरह से वापस रूट किया जाता है कि पिछली परत में न्यूरॉन जिसे अधिकतम के रूप में चुना गया था, …


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मैक्स पूलिंग वैसे भी छवि को खराब करने जा रहा है, तो दृढ़ क्यों?
किनारों को पहचानने के लिए कुछ करने के लिए फ़िल्टर लगाने का विचार एक बहुत अच्छा विचार है। उदाहरण के लिए, आप 7. की एक छवि ले सकते हैं। कुछ फिल्टर के साथ, आप परिवर्तित छवियों के साथ समाप्त हो सकते हैं जो मूल छवि की विभिन्न विशेषताओं पर जोर …

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0 से 1 के बीच हस्ताक्षरित पूर्णांक की एक सरणी को कैसे स्केल करें?
मैं मस्तिष्क का उपयोग एक तंत्रिका नेटवर्क को एक फीचर सेट पर प्रशिक्षित करने के लिए कर रहा हूं जिसमें सकारात्मक और नकारात्मक दोनों मूल्य शामिल हैं। लेकिन ब्रेन को 0 और 1 के बीच इनपुट वैल्यू की आवश्यकता होती है। मेरे डेटा को सामान्य करने का सबसे अच्छा तरीका …

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तंत्रिका नेटवर्क के अनुकूलन के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है?
मेरी समझ से, जेनेटिक एल्गोरिदम बहुउद्देश्यीय अनुकूलन के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं। इसके अलावा, न्यूरल नेटवर्क (विशेष रूप से गहरे वाले) को प्रशिक्षित करना कठिन है और इसमें कई मुद्दे हैं (गैर-उत्तल लागत कार्य - स्थानीय मिनीमा, लुप्त और विस्फोट ग्रेडर आदि)। इसके अलावा, मैं वैचारिक रूप से एनए को …

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हर आशावादी के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट सेंट्रल है?
मैं जानना चाहता हूं कि ग्रैडिएंट वंशज आदमियों, आदमगढ़, आरएमएसप्रॉप और कई अन्य आशावादियों जैसे ऑप्टिमाइज़र में उपयोग किया जाने वाला मुख्य एल्गोरिदम है या नहीं।

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गहरी तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण की कल्पना करना
मैं प्रशिक्षण के दौरान वेट प्लॉट करने के लिए बहुपरत नेटवर्क के लिए Hinton आरेखों के बराबर खोजने की कोशिश कर रहा हूं। प्रशिक्षित नेटवर्क कुछ हद तक डीप एसआरएन के समान है, अर्थात इसमें कई वेट मैट्रिसेस की अधिक संख्या है जो कई हिंटन आरेखों के एक साथ भूखंड …

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आयाम घटाने के लिए ऑटोकेनोडर्स सममित क्यों हैं?
मैं किसी भी तरह से ऑटोएन्कोडर्स या तंत्रिका नेटवर्क का विशेषज्ञ नहीं हूं, इसलिए अगर यह मूर्खतापूर्ण प्रश्न है तो मुझे क्षमा करें। उच्च आयाम डेटा में आयाम में कमी या विज़ुअलाइज़िंग क्लस्टर्स के उद्देश्य से, हम 2 नोड्स के साथ नेटवर्क लेयर के आउटपुट का निरीक्षण करके एक (हानिपूर्ण) …

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