neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं मॉडलिंग समितियों के डेटा के लिए एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के LSTM ( दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी ) संस्करण का उपयोग कर रहा हूं । जैसे-जैसे डेटा की अनुक्रम लंबाई बढ़ती है, नेटवर्क की जटिलता बढ़ जाती है। इसलिए मैं उत्सुक हूं कि एक अच्छी सटीकता के साथ मॉडल …

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मैंने विभिन्न कार्यों के लिए कुछ न्यूरल नेटवर्क (MLP (पूरी तरह से जुड़े हुए), Elman (आवर्तक)) का निर्माण किया है, जैसे पोंग खेलना, हस्तलिखित अंकों और सामान को वर्गीकृत करना ... इसके साथ ही मैंने कुछ पहले कॉन्फिडेंशियल न्यूरल नेटवर्क बनाने की कोशिश की, जैसे कि मल्टी-डिजिट वाले हस्तलिखित नोटों …

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जैसा कि हम तंत्रिका नेटवर्क साहित्य में तल्लीन करते हैं , हमें न्यूरोमॉर्फिक टोपोलॉजी ("न्यूरल-नेटवर्क"-समान आर्किटेक्चर) के साथ अन्य तरीकों की पहचान करने के लिए मिलता है। और मैं यूनिवर्सल अपीयरेंस प्रमेय के बारे में बात नहीं कर रहा हूं । उदाहरण नीचे दिए गए हैं। फिर, यह मुझे आश्चर्यचकित …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

मुझे Google से इसका संतोषजनक उत्तर नहीं मिला है । निश्चित रूप से यदि मेरे पास जो डेटा है वह लाखों लोगों के आदेश का है तो गहन सीखने का तरीका है। और मैंने पढ़ा है कि जब मेरे पास बड़ा डेटा नहीं है तो शायद मशीन लर्निंग में अन्य …

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मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जाए। मैं इस ट्यूटोरियल को पढ़ रहा था । T + 1 पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए पर मान का उपयोग करके एक टाइम सीरीज़ पर एक न्यूरल नेटवर्क को फिट करने के …

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किस बिंदु पर हम बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के रूप में वर्गीकृत करना शुरू करते हैं या इसे दूसरे तरीके से कहते हैं 'गहरे तंत्रिका नेटवर्क में परतों की न्यूनतम संख्या क्या है?'

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जब मैंने मिनी बैच ग्रेडिएंट सभ्य लागू किया, तो मैंने प्रशिक्षण बैच में सभी उदाहरणों के ग्रेडिएंट्स को औसत किया। हालाँकि, मैंने देखा कि अब ऑनलाइन ग्रेडिएंट सभ्य के लिए इष्टतम सीखने की दर बहुत अधिक है। मेरा अंतर्ज्ञान यह है कि यह इसलिए है क्योंकि औसत ग्रेडिएंट कम शोर …

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यदि मेरे पास एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNN) है, जिसमें लगभग 1,000,000 पैरामीटर हैं, तो कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है (मान लें कि मैं स्टोचैस्टिक ढाल वंश कर रहा हूं)? क्या अंगूठे का कोई नियम है? अतिरिक्त नोट: जब मैंने स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (जैसे 1 पुनरावृत्ति के लिए 64 …

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मेरे न्यूरल नेटवर्क के फॉलो-अप के रूप में यूक्लिडियन दूरी भी नहीं सीखी जा सकती है, मैंने इसे और भी सरल बना दिया और एक एकल ReLU के लिए एक एकल ReLU (यादृच्छिक वजन के साथ) को प्रशिक्षित करने की कोशिश की। यह सबसे सरल नेटवर्क है, और फिर भी …

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क्या कोई मुझे बता सकता है कि मुझे बैच विधि का उपयोग करके एक तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाया जाना चाहिए? मैंने पढ़ा है कि, बैच मोड में, प्रशिक्षण सेट में सभी नमूनों के लिए, हम नेटवर्क में प्रत्येक न्यूरॉन के लिए त्रुटि, डेल्टा और इस तरह से वजन की गणना …

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एक तंत्रिका नेटवर्क के मिनी-बैच प्रशिक्षण में, मैंने सुना है कि प्रत्येक युग से पहले प्रशिक्षण डेटा को बदलने के लिए एक महत्वपूर्ण अभ्यास है। क्या कोई समझा सकता है कि प्रत्येक युग में फेरबदल में मदद क्यों मिलती है? Google खोज से, मुझे निम्नलिखित उत्तर मिले: यह प्रशिक्षण को …

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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 …

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जिन जगहों पर मैं आयामी शाप के बारे में पढ़ रहा हूं, वे इसे मुख्य रूप से केएनएन और सामान्य रूप से रैखिक मॉडल के संयोजन में समझाते हैं। मैं नियमित रूप से डेटासेट पर हजारों विशेषताओं का उपयोग करते हुए कागल में शीर्ष रैंक देखता हूं, जिसमें मुश्किल से …

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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 …

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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?

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