neural-networks पर टैग किए गए जवाब

Tensorflow में CIFAR-10 को वर्गीकृत करने के बारे में एक उदाहरण ट्यूटोरियल है । ट्यूटोरियल में बैच भर में औसत क्रॉस एन्ट्रापी नुकसान को कम किया जाता है। def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में, अक्सर हम "टेंसर" शब्द का सामना करते हैं। क्या यह एक वेक्टर से अलग है? और एक मैट्रिक्स से? क्या आपको कोई विशिष्ट उदाहरण मिला है जो इसकी परिभाषा को स्पष्ट करता है? मैं इसकी परिभाषा को लेकर थोड़ा भ्रमित हूं। विकिपीडिया मदद नहीं करता है …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor 

मैं 1969 से प्रसिद्ध Minsky और Papert पुस्तक "Perceptrons" के संदर्भ को समझने की कोशिश कर रहा हूं, ताकि तंत्रिका नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण हो। जहां तक ​​मुझे पता है, परसेप्ट्रॉन को छोड़कर अभी तक कोई अन्य सामान्य पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम नहीं थे: निर्णय पेड़ वास्तव में केवल 70 के …

16 classification  neural-networks  history 

मैं इस तथ्य के लिए पहले से माफी मांगता हूं कि मैं अभी भी इस पर गति करने के लिए आ रहा हूं। मैं अपने न्यूरॉन सक्रियण फ़ंक्शन के लिए टैन्ह (मानचित्र -1 से 1) बनाम सिग्मॉइड (मानचित्र 0 से 1) का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्षों को समझने …

16 neural-networks 

जब कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क सीखते हैं, तो मेरे पास निम्न आकृति के बारे में प्रश्न होते हैं। 1) परत 1 में C1 में 6 फीचर मैप हैं, क्या इसका मतलब है कि छह संलयन कर्नेल हैं? इनपुट के आधार पर फीचर मैप तैयार करने के लिए प्रत्येक कन्वेन्शनल कर्नेल का …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

मैं कंप्यूटर दृष्टि में उनके अनुप्रयोगों के कारण दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) का अध्ययन कर रहा हूं। मैं पहले से ही मानक फीड-फॉवर्ड न्यूरल नेटवर्क से परिचित हूं, इसलिए मुझे उम्मीद है कि यहां के कुछ लोग सीएनएन को समझने में अतिरिक्त कदम उठाने में मेरी मदद कर सकते हैं। …

16 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  convolution 

मैं तंत्रिका नेटवर्क की जटिलता को मापने के लिए कुछ बुनियादी तरीकों से आया हूं: भोले और अनौपचारिक: न्यूरॉन्स, छिपे हुए न्यूरॉन्स, परतों या छिपी हुई परतों की संख्या की गणना करें वीसी-आयाम (एडुआर्डो डी। सोंटेग [1998] "तंत्रिका नेटवर्क का वीसी आयाम" [ पीडीएफ ])। समकक्षTC0dTCd0TC^0_d एक पाठ्यक्रम दानेदार और …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

मुझे समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के लिए कुछ संसाधनों की आवश्यकता है। मैं कुछ कागजों को लागू करने और फिर यह पता लगाने से सावधान हूं कि उन्होंने अपने तरीकों की क्षमता को बहुत अधिक बताया है। इसलिए यदि आपके पास उन तरीकों के …

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

यह शब्दावली का प्रश्न है। कभी-कभी मैं लोगों को गहरे तंत्रिका नेटवर्क को "बहुस्तरीय अवधारणात्मक" के रूप में संदर्भित करता हूं, ऐसा क्यों है? एक अवधारणात्मक, मुझे सिखाया गया था, एक एकल परत क्लासिफायर (या रेजिस्टर) है जो बाइनरी थ्रेशोल्ड आउटपुट के साथ एक विशिष्ट तरीके से वेट प्रशिक्षण (बैक-प्रोप …

16 neural-networks  perceptron 

ReLU सक्रियण फ़ंक्शन के व्युत्पन्न को किस रूप में परिभाषित किया गया है: ReLU(x)=max(0,x)ReLU(x)=max(0,x) \mathrm{ReLU}(x) = \mathrm{max}(0, x) उस विशेष मामले के बारे में क्या है जहां पर फ़ंक्शन में कोई असंतोष है ?x=0x=0x=0

16 self-study  neural-networks 

मैं योलो वी 2 लॉस फंक्शन को समझने की कोशिश कर रहा हूं: λc o o r dΣमैं = ०एस2Σज = ०बी1ओ बी जेमैं जे[ ( एक्समैं- एक्स^मैं)2+ ( Yमैं- y^मैं)2]+ λc o o r dΣमैं = ०एस2Σज = ०बी1ओ बी जेमैं जे[ ( wमैं--√- w^मैं--√)2+ ( एचमैं--√- एच^मैं--√)2]+ ∑मैं …

16 neural-networks  loss-functions  object-detection  yolo 

मैं i) SGD और ii) एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा हूं। सामान्य SGD का उपयोग करते समय, मुझे एक चिकनी प्रशिक्षण हानि बनाम पुनरावृत्ति वक्र मिलता है जैसा कि नीचे देखा गया है (लाल एक)। हालांकि, जब मैंने एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग किया, …

16 neural-networks  deep-learning  adam 

मैं डेटा को टेस्ट सेट और वैलिडेशन सेट में विभाजित करने के पीछे के तर्क को समझता हूं। मैं यह भी समझता हूं कि विभाजन का आकार स्थिति पर निर्भर करेगा लेकिन आम तौर पर 50/50 से 90/10 तक भिन्न होगा। मैंने वर्तनी को सही करने और ~ 5m वाक्यों …

15 machine-learning  neural-networks  validation 

एक सरल तंत्रिका नेटवर्क बाइनरी क्लासिफायरियर के प्रशिक्षण के दौरान मुझे क्रॉस-एन्ट्रॉपी का उपयोग करके उच्च हानि मूल्य मिलता है। इसके बावजूद, सत्यापन सेट पर सटीकता का मूल्य काफी अच्छा है। क्या इसका कुछ अर्थ है? नुकसान और सटीकता के बीच एक सख्त संबंध नहीं है? मेरे पास इन मूल्यों …

15 neural-networks  accuracy 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable