deep-learning पर टैग किए गए जवाब

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 

बुनियादी मशीन सीखने में हमें "अंगूठे के नियम" सिखाए जाते हैं: ए) आपके डेटा का आकार आपके परिकल्पना सेट के वीसी आयाम के कम से कम 10 गुना होना चाहिए। बी) एन कनेक्शन के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क में लगभग एन का कुलपति आयाम है। इसलिए जब एक गहन शिक्षण …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

मैं कार्ल Doersch द्वारा वैरिएंट ऑटोएन्कोडर्स पर इस ट्यूटोरियल का अध्ययन कर रहा हूं । दूसरे पृष्ठ में यह कहा गया है: इस तरह के सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क में से एक है वैरिएंट ऑटोकेनोडर [1, 3], इस ट्यूटोरियल का विषय है। इस मॉडल की धारणाएं कमजोर हैं, और बैकप्रोपैजेशन के …

15 machine-learning  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

गहन सीखने वाला साहित्य धीरे-धीरे वंश में गैर-निरंतर सीखने की दर का उपयोग करने के साथ चतुर चाल से भरा है। घातीय क्षय, RMSprop, Adagrad आदि जैसी चीजें लागू करना आसान है और हर गहरे सीखने के पैकेज में उपलब्ध हैं, फिर भी वे तंत्रिका नेटवर्क के बाहर कोई नहीं …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

सभी उदाहरण जो मैंने गहरे विश्वास या दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पाया, उनका उपयोग छवि वर्गीकरण, बैक्टीरिया का पता लगाने या भाषण पहचान के लिए किया जाता है। क्या शास्त्रीय तंत्रिका संबंधी कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क भी उपयोगी हैं, जहां सुविधाओं को संरचित नहीं किया जाता …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मान लीजिए कि मैं 2-लेयर स्टैक्ड ऑटोएन्कोडर और 2-लेयर न्यूरल नेटवर्क के निर्माण के लिए एक एल्गोरिथम लिख रहा हूं। क्या वे समान चीजें या अंतर हैं? मुझे क्या समझ में आता है कि जब मैं एक खड़ी ऑटोकेनोडर का निर्माण करता हूं, तो मैं परत दर परत निर्माण करूंगा। …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

यह कागज के लिए रेफ़रेंस के साथ है। एफिशिएंट नेटवर्क्स का उपयोग करते हुए कुशल वस्तु स्थानीयकरण , और जो मुझे समझ में आता है कि ड्रॉपआउट को 2 डी में लागू किया गया है। कर्स के कोड को पढ़ने के बाद कि स्थानिक 2 डी ड्रॉपआउट कैसे लागू किया …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

विशेष रूप से कागल प्रतियोगिताओं के संदर्भ में मैंने देखा है कि मॉडल का प्रदर्शन फीचर चयन / इंजीनियरिंग के बारे में है। जबकि मैं पूरी तरह से समझ सकता हूं कि अधिक परंपरागत / पुराने-स्कूल एमएल एल्गोरिदम से निपटने के दौरान ऐसा क्यों होता है, मैं यह नहीं देखता …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

केरस एम्बेडिंग लेयर में एंबेडिंग लेयर को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है? (टेंसरफ़्लो बैकएंड का उपयोग करते हुए कहते हैं, इसका अर्थ शब्द 2vec, दस्ताने या फास्टटेक्स के समान है) मान लें कि हम एक प्रीटेंडेड एम्बेडिंग का उपयोग नहीं करते हैं।

14 deep-learning  keras  word-embeddings 

मेरे पास 34 इनपुट कॉलम और 8 आउटपुट कॉलम वाले डेटासेट हैं। समस्या को हल करने का एक तरीका 34 आउटपुट लेना और प्रत्येक आउटपुट कॉलम के लिए व्यक्तिगत प्रतिगमन मॉडल बनाना है। मुझे आश्चर्य है कि क्या यह समस्या सिर्फ एक मॉडल का उपयोग करके हल की जा सकती …

14 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

बायेसियन डीप लर्निंग क्या है और यह पारंपरिक बायेसियन सांख्यिकी और पारंपरिक डीप लर्निंग से कैसे संबंधित है? मुख्य अवधारणाएं और गणित क्या शामिल हैं? क्या मैं कह सकता हूं कि यह केवल गैर पैरामीट्रिक बायेसियन आँकड़े हैं? इसके वर्तमान मुख्य विकास और अनुप्रयोगों के साथ इसके सेमिनल क्या हैं? …

13 bayesian  deep-learning 

गहन सुदृढीकरण सीखने पर दीपमिन्द के 2015 के पेपर में, यह कहा गया है कि "तंत्रिका नेटवर्क के साथ आरएल को संयोजित करने का पिछला प्रयास अस्थिर सीखने के कारण काफी हद तक विफल रहा था"। इस पत्र में इसके कुछ कारणों को सूचीबद्ध किया गया है, जो अवलोकनों में …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning 

मैंने एक तंत्रिका नेटवर्क को "मूर्ख" करने के लिए मैन्युअल रूप से विरोधाभासी छवियों के बारे में कुछ पेपर पढ़ा है (नीचे देखें)। क्या यह इसलिए है क्योंकि नेटवर्क केवल सशर्त संभाव्यता मॉडल बनाते हैं ? यदि कोई नेटवर्क संयुक्त संभाव्यता को मॉडल कर सकता है , तो क्या ऐसे …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं जानना चाहता हूं कि यह क्या है, और यह किसी भी चीज से कैसे अलग है? मान लीजिए, मैं एक विशिष्ट कार्य के लिए, वर्गीकरण और विभाजन में उच्च सटीकता प्राप्त करना चाहता हूं, अगर मैं इसे प्राप्त करने के लिए सीएनएन, आरएनएन, आदि जैसे विभिन्न नेटवर्क का उपयोग …

13 machine-learning  terminology  deep-learning 

पृष्ठभूमि: मैंने हाल ही में एक गहरे स्तर पर समझा कि डेटा संवर्द्धन का महत्व जब जियोफ्री हिंटन द्वारा इस उत्कृष्ट बात को देखने के बाद दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है । वह बताते हैं कि वर्तमान पीढ़ी के संवेगात्मक तंत्रिका नेटवर्क परीक्षण के तहत वस्तु के संदर्भ …

13 machine-learning  deep-learning