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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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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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समस्या स्थान बहुत बड़ा होने पर AI कैसे कार्य करना सीखता है
मैं प्रयोग और उदाहरण के माध्यम से सबसे अच्छा सीखता हूं। मैं तंत्रिका नेटवर्क के बारे में सीख रहा हूं और मेरे पास (जो मुझे लगता है) वर्गीकरण और प्रतिगमन की एक बहुत अच्छी समझ है और पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा भी है, लेकिन मैंने कुछ ऐसा किया है जिसे …
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पाठ-वर्गीकरण-समस्या: क्या Word2Vec / NN सबसे अच्छा तरीका है?
मैं एक ऐसी प्रणाली डिजाइन करना चाह रहा हूं, जिसमें पाठ का एक पैराग्राफ दिया गया है, जो इसे वर्गीकृत करने और संदर्भ की पहचान करने में सक्षम होगा: उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न पाठ पैराग्राफ (जैसे टिप्पणी / प्रश्न / उत्तर) के साथ प्रशिक्षित किया जाता है प्रशिक्षण सेट में प्रत्येक …
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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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RST के लिए LSTM या अन्य RNN पैकेज
मैंने LSTM मॉडल से शेक्सपियर जैसे ग्रंथों के कुछ प्रभावशाली परिणाम देखे। मैं सोच रहा था कि क्या RST के लिए LSTM पैकेज मौजूद है। मैंने इसके लिए गुगली की, लेकिन केवल पायथन और जूलिया के लिए पैकेज मिले। (शायद कुछ प्रदर्शन मुद्दे हैं जो बताते हैं कि ये कार्यक्रम …
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तंत्रिका नेटवर्क के साथ विदेशी मुद्रा बाजार का पूर्वानुमान
मैं एएनएन का उपयोग व्यापारिक मुद्राओं को स्वचालित करने के लिए करना चाहता हूं, अधिमानतः यूएसडी / यूरो या यूएसडी / जीबीपी। मुझे पता है कि यह कठिन है और सीधा नहीं हो सकता है। मैंने पहले ही कुछ पेपर पढ़े हैं और कुछ प्रयोग किए हैं, लेकिन बहुत ज्यादा …
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गैस की खपत का पता लगाने वाले का पता लगाने - तंत्रिका नेटवर्क परियोजना। बुरा परिणाम
मैंने एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल का निर्माण करते हुए कुछ डच इमारतों की ऊर्जा गैस की खपत में आउटलेर्स का पता लगाने की कोशिश की। मेरे पास बहुत बुरे परिणाम हैं, लेकिन मुझे इसका कारण नहीं मिल रहा है। मैं एक विशेषज्ञ नहीं हूं इसलिए मैं आपसे पूछना चाहता हूं …
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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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Word2vec में फीचर मैट्रिक्स क्या है?
मैं तंत्रिका नेटवर्क में एक शुरुआत कर रहा हूँ और वर्तमान में मैं word2vec मॉडल की खोज कर रहा हूँ। हालाँकि मुझे यह समझने में कठिन समय है कि फीचर मैट्रिक्स वास्तव में क्या है। मैं समझ सकता हूं कि पहला मैट्रिक्स किसी दिए गए शब्द के लिए एक-गर्म एन्कोडिंग …
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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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तंत्रिका नेटवर्क और निर्णय वन के लिए डेटा को सामान्य कैसे करें
मेरे पास 20000 नमूनों के साथ एक डेटा सेट है, प्रत्येक में 12 अलग-अलग विशेषताएं हैं। प्रत्येक नमूना या तो श्रेणी 0 या 1 में है। मैं नमूनों को वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क और एक निर्णय वन को प्रशिक्षित करना चाहता हूं ताकि मैं परिणामों और दोनों …
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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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उद्देश्य फ़ंक्शन और आउटपुट लेयर सक्रियण फ़ंक्शन के बीच लिंक कितना लचीला है?
यह कई तंत्रिका नेटवर्क पैकेजों में मानक लगता है ताकि आउटपुट परत में सक्रियण फ़ंक्शन के साथ उद्देश्य फ़ंक्शन को जोड़ा जा सके। उदाहरण के लिए, प्रतिगमन के लिए उपयोग की जाने वाली एक रेखीय आउटपुट परत के लिए यह एक चुकता त्रुटि उद्देश्य फ़ंक्शन के लिए मानक (और अक्सर …
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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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तंत्रिका नेटवर्क डिबगिंग
मैंने scipy.optimize.minimize (Conjugate gradient) अनुकूलन फ़ंक्शन का उपयोग करके अजगर में एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाया है। मैंने ग्रेडिएंट चेकिंग, डबल चेक सबकुछ आदि को लागू किया है और मुझे पूरा यकीन है कि यह सही तरीके से काम कर रहा है। मैंने इसे कुछ बार चलाया है और यह …
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