neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं केरस कनवल्शन डॉक्स से गुजर रहा था और मुझे दो प्रकार के कनवल्शन कन्यू 1 डी और कन्वर्ज़ 2 डी मिले हैं। मैंने कुछ वेब खोज की और यही मैं Conv1D और Conv2D के बारे में समझता हूं; Conv1D का उपयोग दृश्यों के लिए किया जाता है और छवियों …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

ग्रेड स्कूल में मेरी भौतिकी के प्राध्यापक, और साथ ही नोबल पुरस्कार विजेता फेनमैन, हमेशा प्रस्तुत करते थे कि उन्होंने भौतिकी में बुनियादी अवधारणाओं और तरीकों को चित्रित करने के लिए खिलौना मॉडल कहा था, जैसे हार्मोनिक थरथरानवाला, पेंडुलम, कताई शीर्ष, और ब्लैक बॉक्स। तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग में अंतर्निहित …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं गैर-रैखिक वर्गीकरण मॉडल के गणितीय अर्थ को समझने की कोशिश कर रहा हूँ: मैंने अभी एक लेख पढ़ा है जिसमें तंत्रिका जाल के बारे में बात की जा रही है जो एक गैर-रैखिक वर्गीकरण मॉडल है। लेकिन मुझे लगता है कि: पहली परत: ज1= एक्स1∗ वएक्स 1 एच 1+ …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

बहुत सारे ट्यूटोरियल ऑनलाइन ग्रेडिएंट डिसेंट के बारे में बात करते हैं और लगभग सभी एक निश्चित स्टेप साइज (सीखने की दर ) का उपयोग करते हैं। लाइन सर्च का कोई उपयोग क्यों नहीं होता है (जैसे कि बैकट्रैकिंग लाइन सर्च या सटीक लाइन सर्च)?αα\alpha

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

मैंने कई चर्चाओं से समान निष्कर्ष निकाला है, जैसा कि मिनीबैच का आकार बड़ा हो जाता है, क्योंकि एसडब्ल्यूई का अभिसरण वास्तव में कठिन / बदतर हो जाता है, उदाहरण के लिए यह पेपर और यह उत्तर । इसके अलावा मैंने बड़े स्तर के आकारों के साथ इस कठिनाई को …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

हम सभी उपलब्ध प्रशिक्षण नमूनों की संपूर्णता के माध्यम से एक युग को परिभाषित करते हैं, और मिनी-बैच के आकार को उन नमूनों की संख्या के रूप में दर्शाते हैं जिनके आधार पर हम ढाल को नीचे करने के लिए आवश्यक भार / पूर्वाग्रहों के अपडेट को खोजने के लिए …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

मेरे पास कुछ सवाल हैं जो मुझे सीएनएन के बारे में भ्रमित कर रहे हैं। 1) CNN का उपयोग करके निकाली गई विशेषताएँ पैमाने और घूर्णन अपरिवर्तनीय हैं? 2) अपने डेटा के साथ हम जिन गुठली का उपयोग करते हैं, वे पहले से ही साहित्य में परिभाषित हैं? ये गुठली …

18 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

नीचे 6 निर्णय सीमाएँ दी गई हैं। निर्णय सीमा वायलेट लाइनों है। डॉट्स और क्रॉस दो अलग-अलग डेटा सेट हैं। हमें तय करना है कि कौन सा एक है: रैखिक एसवीएम कर्नेलयुक्त SVM (बहुपद कर्नेल ऑफ़ ऑर्डर 2) perceptron रसद प्रतिगमन तंत्रिका नेटवर्क (10 सुधारा हुआ रैखिक इकाइयों के साथ …

17 machine-learning  self-study  classification  neural-networks  svm 

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 

मैं आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) के लिए नया हूं और अभी भी अवधारणाओं को सीख रहा हूं। मैं एक अमूर्त स्तर पर समझता हूं कि एक इको स्टेट नेटवर्क (ईएसएन) इनपुट हटाए जाने के बाद भी इनपुट के अनुक्रम का उत्पादन (पुन:) करने में सक्षम है। हालाँकि, मुझे स्कॉलरपीडिया लेख …

17 neural-networks 

मैं ऑटोमोबाइल वर्गीकृत विज्ञापन साइटों पर उपलब्ध कीमतों और सुविधाओं का उपयोग करते हुए ऑटोमोबाइल की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे मॉडल की पहचान करने की कोशिश कर रहा हूं। इसके लिए मैंने स्किकिट-लर्न लाइब्रेरी और न्यूरल नेटवर्क मॉडल से पाइब्रेन और न्यूरोलैब के कुछ मॉडलों का …

17 machine-learning  neural-networks  random-forest  r-squared  elastic-net 

बिशप की पुस्तक "पैटर्न वर्गीकरण और मशीन लर्निंग" में, यह तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में नियमितीकरण के लिए एक तकनीक का वर्णन करता है। हालाँकि, मुझे यह बताने में कोई पैराग्राफ समझ में नहीं आता है कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, मॉडल जटिलता के साथ-साथ स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

मैंने तंत्रिका नेटवर्क के क्षेत्र में गोता लगाया है और मैं उनके साथ मंत्रमुग्ध हो गया हूं। मैंने अंततः स्टॉक एक्सचेंजों में व्यापार प्रणालियों के परीक्षण के लिए एक आवेदन ढांचा विकसित किया है और अब मैं इसमें अपना पहला तंत्रिका नेटवर्क लागू करने जा रहा हूं। बहुत सरल और …

17 machine-learning  neural-networks 

मैं LSTM तंत्रिका नेटवर्क पर निम्न ब्लॉग से गुजर रहा हूं: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ लेखक इनपुट वेक्टर X को LSTM के विभिन्न विन्यास के लिए [नमूने, समय के कदम, सुविधाएँ] के रूप में फिर से दिखाता है। लेखक लिखता है दरअसल, अक्षरों के क्रम अलग-अलग सुविधाओं के एक समय के कदम के …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

हाल ही में, मैं ऑटोएन्कोडर्स का अध्ययन कर रहा हूं। अगर मुझे सही तरीके से समझा जाए, तो एक ऑटोएन्कोडर एक तंत्रिका नेटवर्क है जहां इनपुट परत आउटपुट परत के समान है। इसलिए, तंत्रिका नेटवर्क इनपुट का उपयोग करके आउटपुट का अनुमान लगाने की कोशिश करता है, क्योंकि यह गोल्डन …

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