normalization पर टैग किए गए जवाब

मुझे पता था कि अवशिष्ट नेटवर्क (ResNet) ने उन्हें सामान्य आरंभीकरण को लोकप्रिय बना दिया था। ResNet में, वह सामान्य इनिशियलाइज़ेशन का उपयोग करता है , जबकि पहली परत He यूनिफॉर्म इनिशियलाइज़ेशन का उपयोग करती है। मैंने ResNet पेपर और "डिलीटिंग डीप इन रेक्टिफायर्स" पेपर (उन्होंने इनिशियलाइज़ेशन पेपर) के माध्यम …

51 neural-network  deep-learning  normalization 

तो, हाल ही में एक लेयर नॉर्मलाइज़ेशन पेपर है। केरस पर इसका कार्यान्वयन भी है । लेकिन मुझे याद है कि रिकरेंट बैच नॉर्मलाइजेशन (कोइजमैन, 2016) और बैच नॉर्मलाइज्ड रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (लॉरेंट, 2015) शीर्षक वाले पेपर हैं । उन तीनों में क्या अंतर है? यह संबंधित कार्य खंड है …

30 deep-learning  rnn  normalization  batch-normalization 

बंद हो गया । इस प्रश्न के विवरण या स्पष्टता की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? विवरण जोड़ें और इस पोस्ट को संपादित करके समस्या को स्पष्ट करें । 3 साल पहले बंद हुआ । मैं 25 …

19 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

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 …

14 machine-learning  neural-network  feature-scaling  normalization  javascript 

मैं डेटा स्केलिंग, और विशेष रूप से मानकीकरण विधि का अध्ययन कर रहा हूं। मैंने इसके पीछे के गणित को समझा है, लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि सुविधाओं को शून्य माध्य और इकाई भिन्नता देना क्यों महत्वपूर्ण है। क्या तुम मुझे समझा सकते हो ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

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 …

10 neural-network  decision-trees  normalization