deep-learning पर टैग किए गए जवाब

मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन को प्रशिक्षित करते समय एपोक और पुनरावृति में क्या अंतर है ?

413 machine-learning  neural-network  deep-learning  artificial-intelligence  terminology 

मैं LSTMs के बारे में अपनी समझ को समेटने की कोशिश कर रहा हूं और इस पोस्ट में यहां बताया गया है कि क्रिस्टोफर ओलाह ने केरस में लागू किया। मैं केरस ट्यूटोरियल के लिए जेसन ब्राउनली द्वारा लिखे गए ब्लॉग का अनुसरण कर रहा हूं । मैं मुख्य रूप …

311 python  deep-learning  keras  lstm 

Difference SAME ’और the VALID’ के पेडिंग में क्या अंतर tf.nn.max_poolहै tensorflow? मेरी राय में, 'VALID' का अर्थ है कि जब हम अधिकतम पूल करते हैं तो किनारों के बाहर कोई भी शून्य गद्दी नहीं होगी। ए गाइड के अनुसार डीप लर्निंग के लिए अंकगणित के लिए , यह कहता …

309 python  tensorflow  deep-learning 

किसी भी Keras परत (के लिए Layerवर्ग), कर सकते हैं किसी को बताएं कि किस तरह के बीच अंतर को समझने के लिए input_shape, units, dim, आदि? उदाहरण के लिए डॉक्टर कहते unitsहैं कि एक परत का आउटपुट आकार निर्दिष्ट करें। नीचे दिए गए तंत्रिका जाल की छवि hidden layer1में …

261 neural-network  deep-learning  keras  keras-layer  tensor 

निम्नलिखित TensorFlow फ़ंक्शन में, हमें अंतिम परत में कृत्रिम न्यूरॉन्स की सक्रियता को खिलाना चाहिए। वह मैं समझता हूं। लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि इसे लॉगिट्स क्यों कहा जाता है? क्या यह गणितीय कार्य नहीं है? loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

जब मैंने थीनो या टेन्सरफ़्लो के साथ अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, तो वे प्रति एपिसोड "हानि" नामक एक चर की रिपोर्ट करेंगे। मुझे इस चर की व्याख्या कैसे करनी चाहिए? अधिक नुकसान बेहतर या बुरा है, या मेरे तंत्रिका नेटवर्क के अंतिम प्रदर्शन (सटीकता) के लिए इसका क्या …

202 machine-learning  neural-network  mathematical-optimization  deep-learning  objective-function 

मैं PyTorch में एक प्रशिक्षित मॉडल को बचाने के लिए वैकल्पिक तरीकों की तलाश कर रहा था। अब तक, मुझे दो विकल्प मिल गए हैं। एक मॉडल को बचाने के लिए torch.save () और एक मॉडल को लोड करने के लिए torch.load () । model.state_dict () एक प्रशिक्षित मॉडल को …

193 python  serialization  deep-learning  pytorch  tensor 

मैं विषय द्वारा पाठ को वर्गीकृत करने के लिए एक सीएनएन को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। जब मैं बाइनरी क्रॉस-एंट्रोपी का उपयोग करता हूं तो मुझे ~ 80% सटीकता मिलती है, श्रेणीगत क्रॉस-एंट्रोपी के साथ मुझे ~ 50% सटीकता प्राप्त होती है। मुझे समझ नहीं आता कि …

160 machine-learning  keras  neural-network  deep-learning  conv-neural-network 

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) मैं इस फ़ंक्शन के कर्तव्य को नहीं समझ सकता। क्या यह लुकअप टेबल की तरह है? प्रत्येक आईडी (आईडी में) के अनुरूप पैरामीटर वापस करने का मतलब है? उदाहरण के लिए, skip-gramमॉडल में यदि हम उपयोग करते हैं tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs), तो प्रत्येक के लिए train_inputयह पत्र …

158 python  tensorflow  deep-learning  word-embedding  natural-language-processing 

मैंने सीएनएन के साथ एक द्विआधारी वर्गीकरण मॉडल प्रशिक्षित किया है, और यहां मेरा कोड है model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) …

155 python  tensorflow  deep-learning  keras 

मैं तंत्रिका नेटवर्क पर कुछ चीजें पढ़ रहा हूं और मैं एकल परत तंत्रिका नेटवर्क के सामान्य सिद्धांत को समझता हूं। मैं एडिशनल लेयर्स की जरूरत को समझता हूं, लेकिन नॉनलाइनियर एक्टिविटी फंक्शन्स क्यों इस्तेमाल किए जाते हैं? यह सवाल इस एक के बाद है: बैकप्रॉपैजेशन में सक्रियण फ़ंक्शन का …

139 math  machine-learning  neural-network  deep-learning 

क्या कोई कृपया स्पष्ट रूप से उदाहरणों के उपयोग के साथ 1 डी, 2 डी और 3 डी दृढ़ संकल्पों के बीच अंतर को समझा सकता है?

126 machine-learning  deep-learning  signal-processing  conv-neural-network  convolution 

zero_grad()प्रशिक्षण के दौरान विधि को बुलाया जाना चाहिए। लेकिन प्रलेखन बहुत उपयोगी नहीं है | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. हमें इस पद्धति को कॉल करने की आवश्यकता क्यों है?

112 python  neural-network  deep-learning  pytorch  gradient-descent 

मैं LSTM को समझने की कोशिश करता हूं और उन्हें केर के साथ कैसे बनाया जाए। मुझे पता चला, कि RNN चलाने के लिए मुख्य रूप से 4 मोड हैं (चित्र में 4 सही वाले) छवि स्रोत: कन्या करपाथी अब मुझे आश्चर्य है कि उनमें से प्रत्येक के लिए एक …

108 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

मैं Flattenकैरस में समारोह की भूमिका को समझने की कोशिश कर रहा हूं । नीचे मेरा कोड है, जो एक सरल दो-परत नेटवर्क है। यह आकार के 2-आयामी डेटा (3, 2) में लेता है, और आकार के 1-आयामी डेटा (1, 4) को आउटपुट करता है: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras