conv-neural-network पर टैग किए गए जवाब

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

मैं CIFAR10 डेटासेट पर एक सरल तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं। कुछ समय बाद, सत्यापन हानि बढ़ने लगी, जबकि सत्यापन सटीकता भी बढ़ रही है। परीक्षण हानि और परीक्षण सटीकता में सुधार जारी है। यह कैसे हो सकता है? ऐसा लगता है कि यदि सत्यापन हानि में वृद्धि …

28 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

मैं अपनी परियोजना में गहन सीखने का उपयोग करना चाहता हूं। मैं कुछ कागज़ात के माध्यम से चला गया और मेरे सामने एक सवाल आया: क्या सजा तंत्रिका नेटवर्क और गहरी सीखने के बीच कोई अंतर है? क्या ये चीजें एक जैसी हैं या इनमें कोई बड़ा अंतर है, और …

25 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology  conv-neural-network 

मैं सोच रहा था, कि राजसी / सैद्धांतिक मशीन सीखना इतना महत्वपूर्ण क्यों है? एक मानव के रूप में एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण से, मैं समझ सकता हूं कि राजसी मशीन सीखना महत्वपूर्ण क्यों होगा: मनुष्य यह समझना पसंद करते हैं कि वे क्या कर रहे हैं, हम समझने के लिए …

25 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  theory 

में एलेक्स Krizhevsky, एट अल। गहरी सजातीय तंत्रिका नेटवर्क के साथ Imagenet वर्गीकरण वे प्रत्येक परत में न्यूरॉन्स की संख्या की गणना करते हैं (नीचे आरेख देखें)। नेटवर्क का इनपुट 150,528-आयामी है, और नेटवर्क की शेष परतों में न्यूरॉन्स की संख्या 253,440–186,624–64,896–64,896–43,264- 4096–4096-1000 द्वारा दी गई है। एक 3D दृश्य …

24 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं पाइथन कोड लिखकर बेहतर ढंग से कन्वेन्शियल न्यूरल नेटवर्क्स को समझने की कोशिश कर रहा हूँ, जो पुस्तकालयों पर निर्भर नहीं है (जैसे कि कॉननेट या टेन्सरफ्लो), और मैं कर्नेल मैट्रिक्स के मूल्यों को चुनने के तरीके पर साहित्य में अटक रहा हूँ, जब एक छवि पर एक दृढ़ …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

मैं हाल ही में टेंसर प्रवाह सीख रहा था और कुछ हिस्टोग्राम प्राप्त कर रहा था, जो मुझे नहीं पता था कि व्याख्या कैसे करें। आमतौर पर मैं बार की ऊंचाई को आवृत्ति (या सापेक्ष आवृत्ति / गणना) के रूप में सोचता हूं। हालाँकि, तथ्य यह है कि एक सामान्य …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं इस बात को लेकर उत्सुक हूं कि कैसे न्यूट्रल नेटवर्क का उपयोग नेट-रेस्पेक्ट्स / स्किप कनेक्शन के माध्यम से किया जाता है। मैंने ResNet (जैसे स्किप-लेयर कनेक्शन वाले न्यूरल नेटवर्क ) के बारे में कुछ सवाल देखे हैं, लेकिन यह विशेष रूप से प्रशिक्षण के दौरान ग्रेडिएंट्स के बैक-प्रचार …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

मैं केवल एक छिपी हुई परत के साथ एक सामान्य तंत्रिका नेटवर्क के साथ खेल रहा था, टेंसोफ़्लो द्वारा, और फिर मैंने छिपी हुई छिपकली के लिए अलग सक्रियता की कोशिश की: Relu अवग्रह सॉफ्टमैक्स (अच्छी तरह से, आमतौर पर सॉफ्टमैक्स का उपयोग अंतिम परत में किया जाता है ..) …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

क्या कोई अच्छा कागजात है जो फ़िल्टर के लिए आयामों को चुनने, इकाइयों को पूल करने और दोषपूर्ण परतों की संख्या का निर्धारण करने के कुछ तरीके को कवर करता है?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं पिछले कुछ समय से कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) के साथ काम कर रहा हूं, ज्यादातर सिमेंटिक सेगमेंटेशन / इंस्टेंसेशन के लिए इमेज डेटा पर। मैंने अक्सर "हीट मैप" के रूप में नेटवर्क आउटपुट के सॉफ्टमैक्स की कल्पना की है, यह देखने के लिए कि एक निश्चित वर्ग के लिए …

22 probability  deep-learning  conv-neural-network  uncertainty  softmax 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या समय-श्रृंखला वर्गीकरण करने के लिए एक जटिल तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कोड मौजूद है। मैंने हाल के कुछ कागज़ात देखे हैं ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कुछ मौजूद है या नहीं, अगर मैं इसे खुद से …

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

हम एक टोंटी आर्किटेक्चर को परिभाषित करते हैं जैसे कि रेसनेट पेपर में पाया जाने वाला प्रकार [दो 3x3 कन्टेस्ट लेयर] को [एक 1x1 कनव, एक 3x3 कन्ट और दूसरी 1x1 कन्टेन लेयर] से बदल दिया जाता है। मैं समझता हूं कि 1x1 दृढ़ परतों का उपयोग आयाम में कमी …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

मैं बैच सामान्यीकरण (बीएन) पेपर (1) पढ़ रहा था और मॉडल की सटीकता को ट्रैक करने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं समझता था और भले ही मैंने स्वीकार कर लिया कि यह सही काम करना है, मुझे समझ नहीं आ रहा है वे वास्तव में …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  batch-normalization