डेटा साइंस neural-network

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पूर्वाग्रह को कैसे शुरू और नियमित किया जाना चाहिए?

मैंने कर्नेल इनिशियलाइज़ेशन के बारे में कुछ कागज़ात पढ़े हैं और कई कागज़ात में उल्लेख है कि वे कर्नेल के L2 नियमितीकरण का उपयोग करते हैं (अक्सर )।λ = 0.0001λ=0.0001\lambda = 0.0001 क्या कोई निरंतर शून्य के साथ पूर्वाग्रह को शुरू करने और इसे नियमित नहीं करने से अलग कुछ …

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क्या तंत्रिका नेटवर्क में व्याख्यात्मकता होती है जैसे निर्णय पेड़ करते हैं?

डिसीजन ट्रीज में, हम ट्री स्ट्रक्चर के आउटपुट को समझ सकते हैं और हम यह भी अंदाजा लगा सकते हैं कि डिसीजन ट्री कैसे निर्णय लेता है। इसलिए निर्णय पेड़ों में व्याख्यात्मकता होती है (उनके उत्पादन को आसानी से समझाया जा सकता है।) क्या हमारे पास निर्णय लेने वाले पेड़ों …

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एक लेटेस्ट न्यूरल नेटवर्क (RNN) में परत को भूल जाओ -

मैं RNN में प्रत्येक चर के आयामों को भूलने की परत में जानने की कोशिश कर रहा हूं, हालांकि, मुझे यकीन नहीं है कि मैं सही रास्ते पर हूं। अगली तस्वीर और समीकरण कोला के ब्लॉग पोस्ट "अंडरस्टैंडिंग LSTM नेटवर्क" से है : कहाँ पे: m ∗ १एक्सटीxtx_t का आकार …

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4 साल पहले (2012) में मैंने जो अध्ययन किया है, उससे अलग एनएनएस अब (2016) कैसे अलग हैं?

विकिपीडिया और deeplearning4j में कहा गया है कि डीप-लर्निंग एनएन (DLNN) NN है जिसमें> 1 छिपी हुई परत है। इस तरह के एनएन मेरे लिए विश्वविद्यालय में मानक थे, जबकि अभी डीएलएनएन बहुत सम्मोहित हैं। वहाँ गया, किया कि - क्या बड़ी बात है? मैंने यह भी सुना है कि …

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क्या केरस में अर्ली स्टॉपिंग कॉलबैक द्वारा उपयोग किए जाने वाले मीट्रिक को बदलने के लिए दूर है?

जब कुछ मीट्रिक (आमतौर पर सत्यापन हानि) नहीं बढ़ रहा है, तो केरस प्रशिक्षण में प्रारंभिक रोक कॉलबैक का उपयोग करना बंद हो जाता है। क्या सत्यापन हानि के बजाय किसी अन्य मीट्रिक (जैसे सटीक, याद, एफ-माप) का उपयोग करने का कोई तरीका है? अब तक मैंने जितने भी उदाहरण …

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केरस में मल्टी टास्क लर्निंग

मैं केरस में साझा परतों को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं देख रहा हूं कि केरस के पास है keras.layers.concatenate, लेकिन मैं इसके उपयोग के बारे में प्रलेखन से अनिश्चित हूं। क्या मैं इसे कई साझा परतों को बनाने के लिए उपयोग कर सकता हूं? एक सरल …

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तो क्या LSTM के साथ पकड़ है?

मैं करैस पैकेज के अपने ज्ञान का विस्तार कर रहा हूं और मैं कुछ उपलब्ध मॉडलों के साथ काम कर रहा हूं। मेरे पास एक एनएलपी बाइनरी वर्गीकरण समस्या है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं और विभिन्न मॉडल लागू कर रहा हूं। कुछ परिणामों के साथ …

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तंत्रिका नेटवर्क के लिए सर्वश्रेष्ठ जूलिया पुस्तकालय

मैं बुनियादी तंत्रिका नेटवर्क निर्माण और विश्लेषण के लिए इस पुस्तकालय का उपयोग कर रहा हूं। हालांकि, इसमें बहु-स्तरित तंत्रिका नेटवर्क आदि के निर्माण के लिए समर्थन नहीं है। इसलिए, मैं उन्नत तंत्रिका नेटवर्क और जूलिया में डीप लर्निंग के लिए किसी भी अच्छे पुस्तकालय के बारे में जानना चाहूंगा।

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क्या एक तंत्रिका नेटवर्क

प्रसिद्ध Tensorflow Fizz Buzz मजाक और XOr समस्या के बारे में मैं सोचने लगा, अगर यह एक तंत्रिका नेटवर्क को डिजाइन करना संभव है जो y= एक्स2y=x2y = x^2 फ़ंक्शन को लागू करता है? एक संख्या के कुछ प्रतिनिधित्व को देखते हुए (जैसे कि द्विआधारी रूप में एक वेक्टर के …

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क्या तंत्रिका-नेटवर्क डिजाइन करने के लिए एक अंगूठे का नियम है?

मुझे पता है कि एक तंत्रिका-नेटवर्क वास्तुकला ज्यादातर समस्या और इनपुट / आउटपुट के प्रकारों पर आधारित है, लेकिन फिर भी - एक का निर्माण शुरू करते समय हमेशा एक "वर्ग एक" होता है। तो मेरा सवाल है - MxN का इनपुट डेटासेट दिया गया है (M रिकॉर्ड्स की संख्या, …

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मॉडल को कैसे पता चले कि ओवरफिटिंग शुरू हो गई है?

मुझे आशा है कि निम्नलिखित अंश मेरे प्रश्न को समझने में एक अंतर्दृष्टि प्रदान करेंगे। ये http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html से हैं फिर धीरे-धीरे सीखना धीमा हो जाता है। अंत में, 280 के आसपास की वर्गीकरण सटीकता में बहुत सुधार होना बंद हो जाता है। बाद के युगों में केवल युग के अंत …

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एक सीएनएन प्रशिक्षण के लिए प्रति वर्ग कितने चित्र पर्याप्त हैं

मैं एक परियोजना शुरू कर रहा हूं, जहां कार्य छवियों से स्नीकर प्रकारों की पहचान करना है। मैं वर्तमान में TensorFlow और मशाल कार्यान्वयन में पढ़ रहा हूं । मेरा सवाल है: एक उचित वर्गीकरण प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए प्रति वर्ग कितने चित्र आवश्यक हैं?

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मॉडलिंग असमान रूप से समय श्रृंखला

मेरे पास एक निरंतर चर है, अनियमित अंतराल पर एक वर्ष की अवधि में नमूना। कुछ दिनों में प्रति घंटे एक से अधिक अवलोकन होते हैं, जबकि अन्य अवधियों में दिनों के लिए कुछ भी नहीं होता है। इससे विशेष रूप से समय श्रृंखला में पैटर्न का पता लगाना मुश्किल …

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मुझे कितने LSTM सेल का उपयोग करना चाहिए?

क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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टेनसफ़्लो में एक गर्म एन्कोडिंग क्या है?

मैं वर्तमान में टेंसरफ़्लो में एक कोर्स कर रहा हूं जिसमें उन्होंने tf.one_hot (इंडेक्स, डेप्थ) का इस्तेमाल किया। अब मुझे समझ नहीं आ रहा है कि ये सूचकांक उस बाइनरी अनुक्रम में कैसे बदलते हैं। क्या कोई मुझे सटीक प्रक्रिया समझा सकता है ???

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