deep-learning पर टैग किए गए जवाब

क्या "गहरी सीख" मल्टीलेवल / पदानुक्रमित मॉडलिंग के लिए सिर्फ एक और शब्द है? मैं पूर्व की तुलना में उत्तरार्द्ध से बहुत अधिक परिचित हूं, लेकिन मैं जो बता सकता हूं, उससे प्राथमिक अंतर उनकी परिभाषा में नहीं है, लेकिन उनका उपयोग और मूल्यांकन उनके आवेदन डोमेन के भीतर कैसे …

31 machine-learning  multilevel-analysis  hierarchical-bayesian  deep-learning 

एमआरआई डेटा का उपयोग करके कैंसर की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए मेरे पास एक चार परत सीएनएन है। मैं nonLearities शुरू करने के लिए ReLU सक्रियण का उपयोग करता हूं। ट्रेन की सटीकता और हानि क्रमशः नीरस रूप से बढ़ती और घटती है। लेकिन, मेरी परीक्षा की सटीकता …

31 machine-learning  python  deep-learning 

एक तंत्रिका जाल कुछ लक्ष्य को प्राप्त करने के साधन के रूप में सेट किए गए डेटा की विशेषताएं सीखता है। जब यह हो जाता है, तो हम जानना चाहते हैं कि तंत्रिका जाल क्या सीखा। क्या विशेषताएं थीं और इसने उन लोगों की परवाह क्यों की। क्या कोई काम …

30 neural-networks  deep-learning 

मुझे यह कारण स्पष्ट नहीं है कि हम CNN के लिए छवि को सामान्य करते हैं (छवि - mean_image)? धन्यवाद!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing 

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 उलझन में हूं। क्या डीप विश्वास नेटवर्क और डीप बोल्ट्ज़मैन मशीनों के बीच अंतर है? यदि हां, तो क्या अंतर है?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

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 

सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए, व्याख्या करने के कई स्तर हैं: 1) एल्गोरिथ्म पूरे के रूप में, 2) सामान्य रूप में एल्गोरिथम के 3 भाग) विशेष एल्गोरिथ्म पर एल्गोरिथ्म के कुछ भाग, और ये तीन स्तर प्रत्येक दो भागों में विभाजित होते हैं, एक प्रशिक्षण के लिए और …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

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 

मान लें कि हम सरल f = x * yडीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके सरलता के लिए प्रतिगमन करना चाहते हैं । मुझे याद है कि ऐसे पुनर्विक्रेता हैं जो बताते हैं कि एनएन एक हीडेन परत के साथ किसी भी फ़ंक्शन को लगभग कर सकता है, लेकिन मैंने …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं यहाँ निम्नलिखित पढ़ें : सिग्मॉइड आउटपुट शून्य केंद्रित नहीं हैं । न्यूरल नेटवर्क में प्रसंस्करण की बाद की परतों में न्यूरॉन्स के बाद से यह अवांछनीय है (जल्द ही इस पर) डेटा प्राप्त होगा जो शून्य-केंद्रित नहीं है। धीरे-धीरे वंश के दौरान गतिकी पर इसका प्रभाव पड़ता है, क्योंकि …

26 neural-networks  deep-learning  backpropagation 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिगमन में दिलचस्पी रखता हूं। शून्य छिपे हुए नोड्स + स्किप-लेयर कनेक्शन वाले तंत्रिका नेटवर्क रैखिक मॉडल हैं। एक ही तंत्रिका जाल के बारे में क्या लेकिन छिपे हुए नोड्स के साथ? मैं सोच रहा हूं कि स्किप-लेयर कनेक्शन की भूमिका क्या होगी? सहज रूप …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

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 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद …

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