conv-neural-network पर टैग किए गए जवाब

की Tensorflow के क्रियान्वयन में ResNet , मैं वे विचरण स्केलिंग प्रारंभकर्ता उपयोग करते हैं, मैं भी जेवियर खोजने के प्रारंभकर्ता लोकप्रिय है पाते हैं। मुझे इस पर बहुत अधिक अनुभव नहीं है, जो अभ्यास में बेहतर है?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

मैं स्लीप स्टेज के वर्गीकरण पर काम कर रहा हूं। मैंने इस विषय के बारे में कुछ शोध लेख पढ़े उनमें से कई में एसवीएम या पहनावा पद्धति का उपयोग किया गया। क्या एक आयामी ईईजी सिग्नल को वर्गीकृत करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना एक अच्छा …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing 

मैं दृढ़ और पूलिंग परतों को समझता हूं, लेकिन मैं सीएनएन में पूरी तरह से जुड़ी परत का कारण नहीं देख सकता। पिछली परत सीधे आउटपुट परत से क्यों नहीं जुड़ी है?

19 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

एलेक्सनेट आर्किटेक्चर शून्य-पैडिंग का उपयोग करता है जैसा कि तस्वीर में दिखाया गया है: हालांकि, पेपर में कोई स्पष्टीकरण नहीं है कि यह पैडिंग क्यों पेश की गई है। स्टैंडफोर्ड सीएस 231 एन पाठ्यक्रम सिखाता है कि हम स्थानिक आकार को संरक्षित करने के लिए पैडिंग का उपयोग करते हैं: …

19 conv-neural-network  convolution 

क्या 'ट्रांसफर लर्निंग' और 'डोमेन अनुकूलन' में कोई अंतर है? मुझे संदर्भ के बारे में नहीं पता है, लेकिन मेरी समझ यह है कि हमारे पास कुछ डेटासेट 1 हैं और उस पर प्रशिक्षण दिया गया है, जिसके बाद हमारे पास एक और डेटासेट 2 है, जिसके लिए हम अपने …

19 deep-learning  terminology  conv-neural-network  transfer-learning  domain-adaptation 

मैं केरस कनवल्शन डॉक्स से गुजर रहा था और मुझे दो प्रकार के कनवल्शन कन्यू 1 डी और कन्वर्ज़ 2 डी मिले हैं। मैंने कुछ वेब खोज की और यही मैं Conv1D और Conv2D के बारे में समझता हूं; Conv1D का उपयोग दृश्यों के लिए किया जाता है और छवियों …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

अधिकांश सामान्य दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क में आउटपुट सुविधाओं के आयामों को कम करने के लिए पूलिंग परतें होती हैं। मैं केवल समान परत के स्ट्राइड को बढ़ाने के द्वारा एक ही चीज क्यों हासिल नहीं कर सका? पूलिंग लेयर क्या आवश्यक है?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

मेरे पास कुछ सवाल हैं जो मुझे सीएनएन के बारे में भ्रमित कर रहे हैं। 1) CNN का उपयोग करके निकाली गई विशेषताएँ पैमाने और घूर्णन अपरिवर्तनीय हैं? 2) अपने डेटा के साथ हम जिन गुठली का उपयोग करते हैं, वे पहले से ही साहित्य में परिभाषित हैं? ये गुठली …

18 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैंने परीक्षण / प्रशिक्षण त्रुटि के भूखंडों को अचानक तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के दौरान कुछ निश्चित युगों में अचानक गिरते देखा है, और मुझे आश्चर्य है कि इन प्रदर्शनों के कारण क्या होता है: यह चित्र कैमिंग हीथ गितुब से लिया गया है, लेकिन इसी तरह के भूखंड कई कागजों …

18 conv-neural-network 

जब कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क सीखते हैं, तो मेरे पास निम्न आकृति के बारे में प्रश्न होते हैं। 1) परत 1 में C1 में 6 फीचर मैप हैं, क्या इसका मतलब है कि छह संलयन कर्नेल हैं? इनपुट के आधार पर फीचर मैप तैयार करने के लिए प्रत्येक कन्वेन्शनल कर्नेल का …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

मैं कंप्यूटर दृष्टि में उनके अनुप्रयोगों के कारण दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) का अध्ययन कर रहा हूं। मैं पहले से ही मानक फीड-फॉवर्ड न्यूरल नेटवर्क से परिचित हूं, इसलिए मुझे उम्मीद है कि यहां के कुछ लोग सीएनएन को समझने में अतिरिक्त कदम उठाने में मेरी मदद कर सकते हैं। …

16 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  convolution 

एक कनवल्शन लेयर में फिल्टर की संख्या क्या बताती है? यह संख्या वास्तुकला के प्रदर्शन या गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करती है? मेरा मतलब है कि हमें हमेशा अधिक संख्या में फिल्टर का विकल्प चुनना चाहिए? उनमें से क्या अच्छा है? और लोग अलग-अलग परतों के लिए अलग-अलग फ़िल्टर कैसे …

16 deep-learning  conv-neural-network 

यदि मेरे पास एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNN) है, जिसमें लगभग 1,000,000 पैरामीटर हैं, तो कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है (मान लें कि मैं स्टोचैस्टिक ढाल वंश कर रहा हूं)? क्या अंगूठे का कोई नियम है? अतिरिक्त नोट: जब मैंने स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (जैसे 1 पुनरावृत्ति के लिए 64 …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं एक ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) प्रोजेक्ट करना चाह रहा हूं। कुछ शोध करने के बाद, मैं एक वास्तुकला में आया हूं जो दिलचस्प लगता है: सीएनएन + आरएनएन + सीटीसी। मैं जटिल तंत्रिका नेटवर्क (CNN), और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) से परिचित हूं, लेकिन कनेक्शनवादी टेम्पोरल वर्गीकरण (CTC) क्या …

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

मैं डीप लर्निंग के लिए एडम ऑप्टिमाइज़र के बारे में पढ़ रहा था और बेग्नियो, गुडफेलो और कोर्टविल की नई किताब डीप लर्निंग में निम्नलिखित वाक्य आया था : एडम में पहले क्रम के क्षणों (संवेग शब्द) और मूल (उनके अप्रतिबंधित) दूसरे क्रम के क्षणों के अनुमानों में पूर्वाग्रह सुधार …

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