neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं फेसनेट पेपर पढ़ रहा था और परिचय के तीसरे पैराग्राफ में यह कहता है: गहरे नेटवर्क पर आधारित पिछला चेहरा पहचान दृष्टिकोण एक ज्ञात पहचान के सेट पर प्रशिक्षित वर्गीकरण परत का उपयोग करते हैं और फिर प्रशिक्षण में प्रयुक्त पहचान के सेट से परे मान्यता को सामान्य बनाने …

15 neural-networks  image-processing 

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 

एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क में, आप आमतौर पर कई समय के चरणों के माध्यम से प्रचार को आगे बढ़ाते हैं, नेटवर्क को "अनियंत्रित" करते हैं, और फिर इनपुट के अनुक्रम में वापस प्रचार करते हैं। आप अनुक्रम में प्रत्येक व्यक्ति के कदम के बाद वजन को अपडेट क्यों नहीं करेंगे? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

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 

मैं अपनी पहली परियोजना को एक साथ रखने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे मन में एक गीत वर्गीकरण परियोजना थी, लेकिन चूंकि मैं मैन्युअल रूप से लेबलिंग करूंगा, इसलिए मैं केवल यथोचित रूप से लगभग 1000 गाने, या 60 घंटे का संगीत डाल सकता था। मैं कई कक्षाओं के …

14 neural-networks 

सभी उदाहरण जो मैंने गहरे विश्वास या दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पाया, उनका उपयोग छवि वर्गीकरण, बैक्टीरिया का पता लगाने या भाषण पहचान के लिए किया जाता है। क्या शास्त्रीय तंत्रिका संबंधी कार्यों के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क भी उपयोगी हैं, जहां सुविधाओं को संरचित नहीं किया जाता …

14 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मान लीजिए कि मैं 2-लेयर स्टैक्ड ऑटोएन्कोडर और 2-लेयर न्यूरल नेटवर्क के निर्माण के लिए एक एल्गोरिथम लिख रहा हूं। क्या वे समान चीजें या अंतर हैं? मुझे क्या समझ में आता है कि जब मैं एक खड़ी ऑटोकेनोडर का निर्माण करता हूं, तो मैं परत दर परत निर्माण करूंगा। …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

मैंने क्यू-लर्निंग को इस रूप में वर्णित किया है, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf लगभग करने के लिए। क्यू (एस, ए) मैं निम्नलिखित की तरह एक तंत्रिका नेटवर्क संरचना का उपयोग करता हूं, एक्टिवेशन सिग्मॉइड एक्शन न्यूरॉन्स के लिए इनपुट्स, इनपुट्स + 1 की संख्या (सभी इनपुट्स स्केल २. number) आउटपुट, एकल आउटपुट। क्यू …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

मैंने कहीं और पढ़ा है कि किसी NN में छिपे हुए लेयर एक्टिवेशन फंक्शन का चुनाव किसी की ज़रूरत पर आधारित होना चाहिए , यानी यदि आपको रेंज -1 से 1 में मानों की जरूरत है तो टैन का उपयोग करें और रेंज 0 से 1 के लिए सिग्मॉइड का …

14 machine-learning  classification  neural-networks 

मैं R में nnet पैकेज का उपयोग कर रहा हूं ताकि कॉन्डो (व्यक्तिगत परियोजना) के लिए अचल संपत्ति की कीमतों का अनुमान लगाने के लिए एक ANN बनाने का प्रयास किया जा सके। मैं इसके लिए नया हूं और मेरे पास गणित की पृष्ठभूमि नहीं है इसलिए कृपया मेरे साथ …

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मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि बोल्ट्जमन मशीनें कैसे काम करती हैं, लेकिन मुझे पूरा यकीन नहीं है कि कैसे वजन सीखा जाता है, और एक स्पष्ट विवरण नहीं मिल पाया है। निम्नलिखित सही है? (इसके अलावा, किसी भी अच्छे बोल्ट्ज़मन मशीन स्पष्टीकरण के संकेत भी महान …

14 neural-networks 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

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मैंने Google, विकिपीडिया, Google के विद्वान, और बहुत कुछ खोजा, लेकिन मुझे Autoencoders की उत्पत्ति नहीं मिली। शायद यह उन अवधारणाओं में से एक है जो बहुत धीरे-धीरे विकसित हुई, और एक स्पष्ट शुरुआती बिंदु का पता लगाना असंभव है, लेकिन फिर भी मैं उनके विकास के मुख्य चरणों के …

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प्रश्न: क्या किसी एनएन को प्रशिक्षित करना संभव है कि वह विषम और सम संख्याओं के बीच अंतर कर सके और केवल संख्याओं को इनपुट के रूप में उपयोग कर सके? मेरे पास निम्नलिखित डेटासेट हैं: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 …

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मैंने MNIST अंक पहचान कार्य का एक शब्द "क्रमपरिवर्तन अपरिवर्तनीय" संस्करण देखा है। इसका क्या मतलब है?

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