conv-neural-network पर टैग किए गए जवाब

कनफ्यूजनियल न्यूरल नेटवर्क (CNN) में प्रत्येक चरण पर वेट का मैट्रिक्स अपनी पंक्तियों और कॉलम को कर्नेल मैट्रिक्स को प्राप्त करने के लिए फ़्लिप करता है, कनवल्शन के साथ आगे बढ़ने से पहले। यह ह्यूगो लॉरोले द्वारा वीडियो की एक श्रृंखला पर समझाया गया है : छिपे हुए मानचित्रों की …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

मैंने MNIST अंक पहचान कार्य का एक शब्द "क्रमपरिवर्तन अपरिवर्तनीय" संस्करण देखा है। इसका क्या मतलब है?

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कुछ ट्यूटोरियल्स में मैंने पाया कि "जेवियर" वेट इनिशियलाइज़ेशन (पेपर: डीप फीडफोरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण की कठिनाई को समझना ) न्यूरल नेटवर्क के वज़न को कम करने का एक कारगर तरीका है। पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों के लिए उन ट्यूटोरियल में अंगूठे का एक नियम था: वीa …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक बहुत प्रसिद्ध परिणाम है, मूल रूप से यह कहते हुए कि कुछ मान्यताओं के तहत, एक फ़ंक्शन को किसी भी सटीकता के भीतर तंत्रिका नेटवर्क द्वारा समान रूप से अनुमानित किया जा सकता है। क्या कुछ अनुरूप परिणाम होता है जो कन्वेन्शनल …

14 neural-networks  conv-neural-network  approximation 

यहाँ एक केरस कोड नमूना है जो इसका उपयोग करता है: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

13 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

Google इंसेप्शन मॉडल की टोपोलॉजी यहां पाई जा सकती है: Google इंसेप्शन नेटवॉर्क मैंने देखा कि इस मॉडल में 3 सॉफ्टमैक्स परत है (# 154, # 152, # 145), और उनमें से 2 इस मॉडल के जल्दी भागने के कुछ प्रकार हैं। मुझे जो पता है, सॉफ्टमैक्स लेयर अंतिम आउटपुट …

13 deep-learning  conv-neural-network 

जब हम सभी सक्रियण परतों के लिए ReLU का उपयोग करते हैं, तो गहन अवक्षेपण तंत्रिका नेटवर्क के लिए नकारात्मक भार (पर्याप्त अवधि के बाद) होना संभव है?

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बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 10 महीने पहले बंद हुआ । मुझे पता है कि मशीन सीखने और …

13 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

जब आप "डिकॉनवोल्यूशन" (<- एक अच्छा शब्द नहीं है, लेकिन मुझे यहाँ इसका इस्तेमाल करते हैं) "" अपसम्प्लिंग "और" ट्रांज़ोज़ कनवल्शन "दोनों शब्दों का उपयोग किया जाता है। मूल रूप से, मैंने सोचा था कि उनका मतलब एक ही है, लेकिन मुझे लगता है कि इन लेखों को पढ़ने के …

12 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  transposed-convolution 

मैं इमेज रिकग्निशन के लिए डीप रेजिडेंशल लर्निंग पेपर पढ़ रहा था और मुझे 100% निश्चितता के साथ समझने में कठिनाइयाँ थीं कि अवशिष्ट ब्लॉक कम्प्यूटेशनल रूप से क्या कहता है। उनके पेपर पढ़ने से उनका आंकड़ा 2 है: जो बताता है कि एक अवशिष्ट ब्लॉक क्या माना जाता है। …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks 

पठन संकल्पों के साथ गहराई से आगे बढ़ते हुए, मैं डेप्थोंकैट परत के पार आया , प्रस्तावित इंसेप्शन मॉड्यूल का एक बिल्डिंग ब्लॉक , जो अलग-अलग आकार के कई दसियों के आउटपुट को जोड़ता है। लेखक इसे "फ़िल्टर कॉन्टेनेशन" कहते हैं। मशाल के लिए एक कार्यान्वयन प्रतीत होता है , …

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मैं स्टैनफोर्ड के CS231N व्याख्यानों को देख रहा हूं और मैं CNN आर्किटेक्चर में कुछ मुद्दों पर अपना सिर लपेटने की कोशिश कर रहा हूं। मैं जो समझने की कोशिश कर रहा हूं वह यह है कि क्या कनवल्शन फिल्टर साइज़ को चुनने के लिए कुछ सामान्य दिशा-निर्देश हैं और …

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मैं अध्ययन कर रहा हूं और विवादास्पद तंत्रिका नेटवर्क को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे लगता है कि यह सवाल बहुपरत अवधारणात्मक रूप से सामान्य रूप से लागू होता है। मेरे नेटवर्क में आउटपुट न्यूरॉन्स प्रत्येक वर्ग की सक्रियता का प्रतिनिधित्व करते हैं: सबसे सक्रिय न्यूरॉन …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

मैं फेस / नॉन-फेस बाइनरी डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करना चाहता हूं, मुझे किस नुकसान का उपयोग करना चाहिए, मुझे लगता है कि यह सिग्मोइडक्रॉसइंटरप्रॉपली या हिंग-लॉस है । क्या यह सही है, लेकिन मुझे भी आश्चर्य है कि मुझे सॉफ्टमैक्स का उपयोग करना …

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मेरी समझ से, सीएनएन में दो भाग होते हैं। पहला भाग (कन्ट / पूल लेयर) जो सुविधा निष्कर्षण करता है और दूसरा भाग (fc लेयर्स) जो सुविधाओं से वर्गीकरण करता है। चूंकि पूरी तरह से जुड़े हुए तंत्रिका जाल सबसे अच्छे क्लासीफायर नहीं हैं (यानी वे ज्यादातर एसवीएम और आरएफ …

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