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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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एक साधारण पंथिक नेटवर्क से एक आक्षेपिक प्लाई कैसे भिन्न होता है?
मैं वर्तमान में इस पेपर के परिणामों को फिर से बनाने पर काम कर रहा हूं । कागज में वे सुविधाओं के निष्कर्षण के लिए सीएनएन का उपयोग करने के लिए एक विधि का वर्णन करते हैं, और एक ध्वनिक मॉडल है जो डीएनएन-हम्म है और आरबीएम का उपयोग करने …

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तंत्रिका नेटवर्क में नियमितीकरण विधि चुनना
तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय, नेटवर्क को नियमित करने के कम से कम 4 तरीके हैं: एल 1 नियमितीकरण एल 2 नियमितीकरण ड्रॉप आउट बैच सामान्यीकरण वज़न साझा करने और कनेक्शन की संख्या कम करने जैसी अन्य चीजों के अलावा, जो कि सख्त अर्थों में नियमितीकरण नहीं हो सकता …

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क्या ऐसे अध्ययन हैं जो ड्रॉपआउट बनाम अन्य नियमितताओं की जांच करते हैं?
क्या कोई शोधपत्र प्रकाशित हुआ है जो तंत्रिका नेटवर्क के लिए नियमितीकरण के तरीकों के अंतर को दर्शाता है, अधिमानतः विभिन्न डोमेन (या कम से कम विभिन्न डेटासेट) पर? मैं पूछ रहा हूं क्योंकि मुझे वर्तमान में यह एहसास है कि ज्यादातर लोग कंप्यूटर विज़न में नियमितीकरण के लिए केवल …

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बैच और व्यक्तिगत अपडेट के बीच एमएलपी में नियमितीकरण में कोई अंतर?
मैंने ओवर-फिटिंग को नियंत्रित करने के लिए एक दृष्टिकोण के रूप में नियमितीकरण के बारे में सीखा है, और मैं बैकप्रॉपगैशन और मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) के एक सरल कार्यान्वयन में विचार को शामिल करना चाहूंगा । वर्तमान में ओवर-फिटिंग से बचने के लिए, मैं क्रॉस-वेलिडेट करता हूं और सत्यापन सेट …

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तंत्रिका नेटवर्क के लिए स्केलेर या टेंसरफ़्लो का उपयोग करना चाहिए?
मैंने सिर्फ cs231 से गहन सीखने के लिए न्यूरल नेटवर्क सीखना शुरू किया है। मैं पायथन में न्यूरल नेटवर्क को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं Tensorflow या scikit-learn का उपयोग कर रहा हूँ। इस आवेदन के लिए इन पुस्तकालयों के कुछ पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं?
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