neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं अलग-अलग आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) आर्किटेक्चर को समय श्रृंखला डेटा पर लागू करने के लिए समझने की कोशिश कर रहा हूं और RNN का वर्णन करते समय अक्सर उपयोग किए जाने वाले विभिन्न नामों के साथ थोड़ा भ्रमित हो रहा हूं। क्या दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) और गेटेड रिकरंट …

20 neural-networks  lstm  rnn 

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 LSTMs के साथ प्रयोग करने के लिए थीनो का उपयोग कर रहा हूं, और सोच रहा था कि LSTM के लिए कौन से अनुकूलन के तरीके (SGD, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, etc) सबसे अच्छे हैं? क्या इस विषय पर कोई शोध पत्र हैं? इसके अलावा, क्या इसका जवाब इस …

20 machine-learning  neural-networks  optimization  lstm 

जब आप सभी वजन को एक ही मूल्य (0.5) कहते हैं, तो बैकप्रॉपैगैशन काम क्यों नहीं करता है, लेकिन यादृच्छिक संख्याओं को देखते हुए ठीक काम करता है? क्या एल्गोरिथ्म को त्रुटि की गणना नहीं करनी चाहिए और वहां से काम करना चाहिए, इस तथ्य के बावजूद कि वजन शुरू …

20 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

तंत्रिका नेटवर्क लिंगो के संदर्भ में (y = वजन * x + पूर्वाग्रह) मुझे कैसे पता चलेगा कि कौन से चर दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं? मेरे पास 10 इनपुट के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क है, 20 नोड्स के साथ 1 छिपी हुई परत, और 1 आउटपुट परत …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano 

मैं स्लीप स्टेज के वर्गीकरण पर काम कर रहा हूं। मैंने इस विषय के बारे में कुछ शोध लेख पढ़े उनमें से कई में एसवीएम या पहनावा पद्धति का उपयोग किया गया। क्या एक आयामी ईईजी सिग्नल को वर्गीकृत करने के लिए दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना एक अच्छा …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing 

मुझे बहुत ही साधारण समस्या है लेकिन मुझे इसे हल करने के लिए एक सही उपकरण नहीं मिल रहा है। मेरे पास उसी लंबाई के वैक्टर के कुछ अनुक्रम हैं। अब मैं इन अनुक्रमों के ट्रेन नमूने पर LSTM RNN को प्रशिक्षित करना चाहता हूं और फिर कई प्राइमिंग वैक्टरों …

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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 

RNN का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है, या अनुक्रम से अनुक्रम मैपिंग के लिए किया जा सकता है। लेकिन आरएनएन को वर्गीकरण के लिए कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है? मेरा मतलब है, हम एक पूरे अनुक्रम को एक लेबल देते हैं।

19 machine-learning  neural-networks  rnn 

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 

एसवीएम या न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने के लिए इसे श्रेणीबद्ध चर को सांख्यिक चर में बदलना (एनकोड करना) है, इस मामले में सामान्य विधि k- वें श्रेणीगत मान के रूप में परिवर्तित होने वाले (0,0, ।।) 0-1 बाइनरी मान का उपयोग करना है। ।, 1,0, ... 0) (1 k- …

19 machine-learning  neural-networks  categorical-data  svm  categorical-encoding 

मैं अक्सर लोगों को न्यूरल नेटवर्क के बारे में एक ब्लैक-बॉक्स के रूप में बात करते हुए सुनता हूं जो आपको समझ में नहीं आता है कि यह क्या करता है या उनका क्या मतलब है। मैं वास्तव में समझ नहीं पा रहा हूं कि वे इससे क्या मतलब रखते …

19 machine-learning  neural-networks 

मुझे बहुपरत परसेप्ट्रॉन (MLP) में उपयोग किए जाने वाले बैकप्रोपैजेशन एल्गोरिथ्म पर थोड़ा भ्रम हुआ । त्रुटि को लागत फ़ंक्शन द्वारा समायोजित किया जाता है। बैकप्रोपेगेशन में, हम छिपी हुई परतों के वजन को समायोजित करने की कोशिश कर रहे हैं। आउटपुट एरर मैं समझ सकता हूं, वह है, e …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

प्रतिगमन समस्या पर काम करना मैंने "एक सप्ताह का दिन" सुविधा के प्रतिनिधित्व के बारे में सोचना शुरू कर दिया। मुझे आश्चर्य है कि कौन सा दृष्टिकोण बेहतर प्रदर्शन करेगा: एक विशेषता; सोमवार के लिए मूल्य 1/7; 2/7 मंगलवार के लिए ... 7 विशेषताएं: सोमवार के लिए (1, 0, 0, …

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सवाल थोड़ा अजीब लग सकता है क्योंकि मैं सांख्यिकीय अनुमान और तंत्रिका नेटवर्क के लिए नया हूं। तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय वर्गीकरण समस्याओं में हम कहते हैं कि हम एक समारोह सीखना चाहते कि आदानों की अंतरिक्ष नक्शे एक्स , निर्गम की जगह के लिए y :f∗f∗f^*xxxyyy f∗(x;θ)=yf∗(x;θ)=yf^*(x; …

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