neural-network पर टैग किए गए जवाब

डीप लर्निंग (कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की कई परतें जो पर्यवेक्षित और अप्रमाणित मशीन लर्निंग कार्यों में उपयोग की जाती हैं) सबसे कठिन मशीन लर्निंग कार्यों में से कई के लिए एक अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली उपकरण है: छवि मान्यता, वीडियो मान्यता, भाषण मान्यता, आदि को देखते हुए कि यह वर्तमान …

15 algorithm  machine-learning  neural-network 

में इस [1] कागज, पेज 2 पर, वे उल्लेख है कि वे भार मैट्रिक्स पैदा कर रहे हैं इस प्रकार है: W=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW=1Md[∑m=1m=Mx(m)(x(m))T]−IddW = \frac{1}{Md}[\sum_{m=1}^{m=M} \mathbf{x}^{(m)}\left(\mathbf{x}^{(m)}\right)^{T}] - \frac{\Bbb I_d}{d} कहाँ पे x(m)x(m)\mathbf{x}^{(m)}के हैं dddआयामी प्रशिक्षण के नमूने (यानी x:={x1,x2,...,xd}Tx:={x1,x2,...,xd}T\mathbf{x} := \{x_1,x_2,...,x_d\}^{T} कहाँ पे xi∈{1,−1} ∀ i∈{1,2,...,d}xi∈{1,−1} ∀ i∈{1,2,...,d}x_i \in \{1,-1\} \ …

9 algorithm  neural-network 

यहाँ लेखक का तर्क है कि बड़े पैमाने पर बटेरों के लिए एक स्केलेबल क्वांटम न्यूरल नेटवर्क बनाने का प्रयास किया जाता है, जो कि बड़े आकार के गेटों का उपयोग करते हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि, लेवी के लेम्मा के कारण , उच्च आयामी स्थानों में …

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