machine-learning पर टैग किए गए जवाब

मैं इमेज वर्गीकरण पर साइंटिफिक पेपर पढ़ रहा हूं। प्रयोगात्मक परिणामों में वे शीर्ष -1 और शीर्ष -5 सटीकता की बात करते हैं, लेकिन मैंने कभी इस शब्द के बारे में नहीं सुना, और न ही इसे Google का उपयोग करके पा सकते हैं। क्या कोई मुझे परिभाषा दे सकता …

15 machine-learning 

रैखिक एसवीएम वर्गीकरण का प्रदर्शन करते समय, अक्सर प्रशिक्षण डेटा को सामान्य करने में सहायक होता है, उदाहरण के लिए, औसत विचलन को विभाजित करके और मानक डेटा के माध्यम से परीक्षण डेटा को मापता है। यह प्रक्रिया नाटकीय रूप से वर्गीकरण प्रदर्शन को क्यों बदलती है?

15 machine-learning  svm  standardization 

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 

मैं डीप लर्निंग के लिए एडम ऑप्टिमाइज़र के बारे में पढ़ रहा था और बेग्नियो, गुडफेलो और कोर्टविल की नई किताब डीप लर्निंग में निम्नलिखित वाक्य आया था : एडम में पहले क्रम के क्षणों (संवेग शब्द) और मूल (उनके अप्रतिबंधित) दूसरे क्रम के क्षणों के अनुमानों में पूर्वाग्रह सुधार …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  conv-neural-network  adam 

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 

गहन शिक्षण पर इस ट्यूटोरियल के अनुसार , वजन घटाने (नियमितीकरण) को आमतौर पर पूर्वाग्रह शर्तों पर लागू नहीं किया जाता है b क्यों? इसके पीछे क्या महत्व (अंतर्ज्ञान) है?

15 machine-learning  neural-networks  bias  regularization 

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 

मेरे पास दो डेटा सेट (स्रोत और लक्ष्य डेटा) हैं जो विभिन्न वितरण का पालन करते हैं। मैं MMD का उपयोग कर रहा हूं - जो कि स्रोत और लक्ष्य डेटा के बीच सीमांत वितरण की गणना करने के लिए एक गैर-पैरामीट्रिक दूरी वितरण है। स्रोत डेटा, Xs लक्ष्य डेटा, …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

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 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 2 साल पहले …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

कनफ्यूजनियल न्यूरल नेटवर्क (CNN) में प्रत्येक चरण पर वेट का मैट्रिक्स अपनी पंक्तियों और कॉलम को कर्नेल मैट्रिक्स को प्राप्त करने के लिए फ़्लिप करता है, कनवल्शन के साथ आगे बढ़ने से पहले। यह ह्यूगो लॉरोले द्वारा वीडियो की एक श्रृंखला पर समझाया गया है : छिपे हुए मानचित्रों की …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

मैं प्रतीत होता है कि आसान समस्या से पीड़ित हूं, लेकिन मुझे अब कई हफ्तों के लिए उपयुक्त समाधान नहीं मिला है। मेरे पास बहुत अधिक पोल / सर्वेक्षण डेटा (हजारों उत्तरदाताओं के दसियों, 50k प्रति डेटासेट कहते हैं) है, जो मुझे आशा है कि वज़न, स्तरीकरण, विशिष्ट मार्ग और …

14 machine-learning  survey-weights  survey-sampling 

मैंने अपने कॉलेज में मशीन लर्निंग कोर्स कर लिया है। क्विज़ में से एक में, यह सवाल पूछा गया था। मॉडल 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon मॉडल 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon उपरोक्त मॉडलों में से कौन सा डेटा बेहतर होगा? …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

इस प्रश्न की संरचना इस प्रकार है: सबसे पहले, मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने की अवधारणा प्रदान करता हूं , आगे मैं पैटर्न मान्यता कार्यों की एक सूची प्रदान करता हूं, फिर मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने के एल्गोरिदम का उदाहरण देता हूं और अंत में, अपने प्रश्न का परिचय …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr 

क्या MCMC विधियों के बड़े पैमाने पर अध्ययन हुए हैं जो परीक्षण घनत्व के एक सूट पर कई अलग-अलग एल्गोरिदम के प्रदर्शन की तुलना करते हैं? मैं Rios और साहिनिडिस के पेपर (2013) के समकक्ष कुछ सोच रहा हूं , जो कि परीक्षण कार्यों के कई वर्गों पर बड़ी संख्या …

14 machine-learning  bayesian  references  mcmc