deep-learning पर टैग किए गए जवाब

यदि आपके पास ड्रॉपआउट की व्याख्या करने के लिए आधा पृष्ठ है , तो आप कैसे आगे बढ़ेंगे? इस तकनीक के पीछे तर्क क्या है?

17 neural-networks  deep-learning  regularization  dropout 

क्या हम वस्तु का पता लगाने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के इनपुट के रूप में परिवर्तनशील आकार के साथ चित्र दे सकते हैं? यदि संभव हो, तो हम ऐसा कैसे कर सकते हैं? लेकिन अगर हम छवि को क्रॉप करने की कोशिश करते हैं, तो हम छवि के …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

पृष्ठभूमि: विगत ४ वर्षों में बहुत से आधुनिक शोध (पोस्ट एलेक्सनेट ) कला वर्गीकरण परिणामों की स्थिति को प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के लिए सामान्य ढोंग का उपयोग करने से दूर चले गए हैं। उदाहरण के लिए, यहाँ mnist के लिए शीर्ष परिणामों में शीर्ष 50 के केवल …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

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 

मैं i) SGD और ii) एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं। सामान्य SGD का उपयोग करते समय, मुझे एक चिकनी प्रशिक्षण हानि बनाम पुनरावृत्ति वक्र मिलता है जैसा कि नीचे देखा गया है (लाल एक)। हालांकि, जब मैंने एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग किया, …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

मैं मॉडलिंग समितियों के डेटा के लिए एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के LSTM ( दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी ) संस्करण का उपयोग कर रहा हूं । जैसे-जैसे डेटा की अनुक्रम लंबाई बढ़ती है, नेटवर्क की जटिलता बढ़ जाती है। इसलिए मैं उत्सुक हूं कि एक अच्छी सटीकता के साथ मॉडल …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

जैसा कि हम तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में तल्लीन करते हैं , हमें न्यूरोमॉर्फिक टोपोलॉजी ("न्यूरल-नेटवर्क"-समान आर्किटेक्चर) के साथ अन्य तरीकों की पहचान करने के लिए मिलता है। और मैं यूनिवर्सल अपीयरेंस प्रमेय के बारे में बात नहीं कर रहा हूं । उदाहरण नीचे दिए गए हैं। फिर, यह मुझे आश्चर्यचकित …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

मुझे Google से इसका संतोषजनक उत्तर नहीं मिला है । निश्चित रूप से यदि मेरे पास जो डेटा है वह लाखों लोगों के आदेश का है तो गहन सीखने का तरीका है। और मैंने पढ़ा है कि जब मेरे पास बड़ा डेटा नहीं है तो शायद मशीन लर्निंग में अन्य …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जाए। मैं इस ट्यूटोरियल को पढ़ रहा था । T + 1 पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए पर मान का उपयोग करके एक टाइम सीरीज़ पर एक न्यूरल नेटवर्क को फिट करने के …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

किस बिंदु पर हम बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में वर्गीकृत करना शुरू करते हैं या इसे दूसरे तरीके से कहते हैं 'गहरे तंत्रिका नेटवर्क में परतों की न्यूनतम संख्या क्या है?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

मैं कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क के बारे में बहुत कुछ पढ़ता रहा हूं और सोच रहा था कि वे गायब होने वाली ढाल की समस्या से कैसे बचें। मुझे पता है कि गहरे विश्वास वाले नेटवर्क एकल स्तर के ऑटो-एनकोडर या अन्य पूर्व-प्रशिक्षित उथले नेटवर्क को रोकते हैं और इस प्रकार …

15 machine-learning  optimization  deep-learning  gradient-descent 

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 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html पृष्ठ ११६ में नीचे दिए गए त्रुटि के बारे में बताया गया है आदर्श मॉडल एक ऐसा अणु है जो केवल डेटा को उत्पन्न करने वाले वास्तविक संभाव्यता वितरण को जानता है। यहां तक ​​कि ऐसा मॉडल अभी भी कई समस्याओं पर कुछ त्रुटि पैदा करेगा, क्योंकि वितरण में …

15 machine-learning  deep-learning  terminology