deep-learning पर टैग किए गए जवाब

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 

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 

इन दिनों गहन सीखने के बारे में सभी मीडिया चर्चा और प्रचार के साथ, मैंने इसके बारे में कुछ प्राथमिक चीजें पढ़ीं। मैंने अभी पाया कि डेटा से पैटर्न सीखने के लिए यह सिर्फ एक और मशीन लर्निंग विधि है। लेकिन मेरा सवाल यह है: यह विधि कहां और क्यों …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

मेरे पास एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क मॉडल है और मुझे इसे अपने डेटासेट पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है जिसमें लगभग 100,000 उदाहरण हैं, मेरे सत्यापन डेटा में लगभग 1000 उदाहरण हैं। क्योंकि प्रत्येक उदाहरण (प्रत्येक उदाहरण के लिए लगभग 0.5s) को प्रशिक्षित करने के लिए समय लगता है और …

20 neural-networks  deep-learning 

गहरे और उथले तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण में, अन्य मेटाफ्यूरिस्टिक्स के विपरीत ग्रेडिएंट मेथड्स (जैसे ग्रेडिएंट डिसेंट, नेस्टरोव, न्यूटन-राफसन) का आमतौर पर इस्तेमाल क्यों किया जाता है? मेटाह्यूरिस्टिक्स से मेरा मतलब है कि नकली एनालिंग, चींटी कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन आदि जैसे तरीके, जो एक स्थानीय मिनीमा में अटकने से बचने के …

20 neural-networks  optimization  deep-learning  gradient-descent  backpropagation 

मैं परिवर्तनशील ऑटोकेन्डर और सामान्य (नियतात्मक) ऑटोकेनोडर और उनके पीछे के गणित की मूल संरचना को समझता हूं, लेकिन मैं कब और क्यों एक प्रकार के ऑटोकेनर को दूसरे के लिए पसंद करूंगा? सभी मेरे बारे में सोच सकते हैं कि परिवर्तनशील ऑटोकेनोडर के अव्यक्त चर का पूर्व वितरण हमें …

20 deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मैं यह जानने के लिए उत्सुक हूं कि आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क की प्रभावशीलता के लिए पूर्वाग्रह नोड कितना महत्वपूर्ण है। मैं आसानी से समझ सकता हूं कि यह केवल कुछ इनपुट चर के साथ उथले नेटवर्क में महत्वपूर्ण हो सकता है। हालांकि, आधुनिक तंत्रिका जाल जैसे कि गहरी शिक्षा में …

19 neural-networks  deep-learning  bias-node 

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 

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 

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 

ग्रेड स्कूल में मेरी भौतिकी के प्राध्यापक, और साथ ही नोबल पुरस्कार विजेता फेनमैन, हमेशा प्रस्तुत करते थे कि उन्होंने भौतिकी में बुनियादी अवधारणाओं और तरीकों को चित्रित करने के लिए खिलौना मॉडल कहा था, जैसे हार्मोनिक थरथरानवाला, पेंडुलम, कताई शीर्ष, और ब्लैक बॉक्स। तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग में अंतर्निहित …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं ऐसे पत्रों या ग्रंथों की तलाश कर रहा हूं, जिनकी तुलना और चर्चा (अनुभवजन्य या सैद्धांतिक रूप से): बढ़ाने और निर्णय के पेड़ जैसे एल्गोरिदम रैंडम वन या AdaBoost , और GentleBoost निर्णय वृक्ष के लिए आवेदन किया। साथ में डीप लर्निंग मेथड्स जैसे रिस्ट्रिक्टेड बोल्ट्जमैन मशीन , हायरार्चिकल …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

बहुत सारे ट्यूटोरियल ऑनलाइन ग्रेडिएंट डिसेंट के बारे में बात करते हैं और लगभग सभी एक निश्चित स्टेप साइज (सीखने की दर ) का उपयोग करते हैं। लाइन सर्च का कोई उपयोग क्यों नहीं होता है (जैसे कि बैकट्रैकिंग लाइन सर्च या सटीक लाइन सर्च)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

हम सभी उपलब्ध प्रशिक्षण नमूनों की संपूर्णता के माध्यम से एक युग को परिभाषित करते हैं, और मिनी-बैच के आकार को उन नमूनों की संख्या के रूप में दर्शाते हैं जिनके आधार पर हम ढाल को नीचे करने के लिए आवश्यक भार / पूर्वाग्रहों के अपडेट को खोजने के लिए …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

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