deep-learning पर टैग किए गए जवाब

बैकग्राउंड: मैं इयान गुडफेलो और योशुआ बेंगियो और आरोन कोर्टविल द्वारा डीप लर्निंग के अध्याय 6 का अध्ययन कर रहा हूं। खंड 6.2.2.2 में (183 के पृष्ठ 182 जो यहां देखे जा सकते हैं ) आउटपुट लिए सिग्मॉइड का उपयोग प्रेरित है।पी( y= 1 | x )P(y=1|x)P(y=1|x) सक्रियण के लागू …

12 neural-networks  deep-learning 

मैं "रेगुलर लर्निंग" सेटिंग में रेगुलर मशीन लर्निंग एनालिसिस और लीनियर रिग्रेशन में लीनियर रिग्रेशन में अंतर जानना चाहता हूं। गहरी लर्निंग सेटिंग में रेखीय प्रतिगमन के लिए कौन से एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

12 regression  machine-learning  deep-learning 

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 

मशीन लर्निंग (प्रतिगमन समस्याओं के लिए) में, मैं अक्सर मीन-स्क्वेर्ड-एरर (MSE) या मीन-एब्सोल्यूट-एरर (MAE) को कम से कम करने के लिए एरर फंक्शन के रूप में उपयोग किया जाता है (साथ ही रेगुलराइजेशन टर्म)। मैं सोच रहा हूँ कि क्या ऐसी परिस्थितियाँ हैं जहाँ सहसंबंध गुणांक का उपयोग करना अधिक …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक घटना की तारीख और समय को कैसे सांकेतिक शब्दों में बदलना है? मेरे पास निरंतर समय श्रृंखला नहीं है, लेकिन तारीख और समय के साथ कुछ घटनाएं हैं, और मैं किसी तरह की रुचि का विश्लेषण करता हूं। यह रुचि सुबह और शाम के …

12 neural-networks  deep-learning 

मैं एक तंत्रिका नेटवर्क और एक ग्राफिकल मॉडल के बीच गणितीय संबंध बनाने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। ग्राफिकल मॉडल में यह विचार सरल है: संभाव्यता वितरण ग्राफ में क्लोन के अनुसार फैक्टर करता है, जिसमें संभावित रूप से घातीय परिवार होते हैं। क्या तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

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 …

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

मैं समझता हूँ कि स्वतंत्र प्रेक्षणों का एक सेट दिया गया है अधिकतम संभावना अनुमानक (या, समतुल्य रूप, फ्लैट के साथ मानचित्र / वर्दी पहले) कि पहचान करता मापदंडों \ mathbf {θ} कि मॉडल वितरण उत्पादन P_ {मॉडल} \ बाएँ (\, \ cdot \;; \ mathbf {c} \ right) जो …

12 maximum-likelihood  deep-learning  cross-entropy 

मैं (डीप) सुदृढीकरण लर्निंग (आरएल) में रुचि रखता हूं । इस क्षेत्र में गोता लगाने से पहले मुझे गेम थ्योरी (जीटी) में एक कोर्स करना चाहिए ? जीटी और आरएल कैसे संबंधित हैं?

12 deep-learning  reinforcement-learning  game-theory 

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 

मुझे नहीं लगता कि सभी डीप लर्निंग मॉडल्स का एक ही जवाब हो सकता है। गहरे शिक्षण मॉडल में से कौन-से पैरामीट्रिक हैं और कौन-से गैर पैरामीट्रिक हैं और क्यों?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

जहाँ तक मुझे पता है, दोनों ऑटोएन्कोडर्स और टी-एसएनई का उपयोग नॉनलाइनियर डायनेमिटी में कमी के लिए किया जाता है। उनके बीच क्या अंतर हैं और मुझे एक बनाम दूसरे का उपयोग क्यों करना चाहिए?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

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 …

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

गुडफेलो की (2016) पुस्तक में गहन अध्ययन पर, उन्होंने L2 नियमितीकरण ( https://www.deeplearningbook.org/contents/ अनियमितization.html पृष्ठ 247) पर शीघ्र रोक लगाने की बात की । लागत समारोह का द्विघात अनुमान है:jjj J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)\hat{J}(\theta)=J(w^*)+\frac{1}{2}(w-w^*)^TH(w-w^*) जहां हेसियन मैट्रिक्स (Eq। 7.33) है। क्या यह बीच का शब्द याद आ रहा है? टेलर विस्तार होना चाहिए: …

11 neural-networks  deep-learning  loss-functions  derivative 

हाल ही में मुझे साहित्य में 'संभावना-मुक्त' तरीकों के बारे में पता चला है। हालाँकि मैं इस बात पर स्पष्ट नहीं हूँ कि अनुमान या अनुकूलन विधि के लिए इसका मतलब क्या है, संभावना-रहित है । मशीन लर्निंग में लक्ष्य आम तौर पर एक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए …

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