neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं गहराई से सीखने पर यशुआ बेंगियो की किताब पढ़ रहा था और यह पेज 224 पर कहती है: संवेदी नेटवर्क केवल तंत्रिका नेटवर्क हैं जो कम से कम एक परत में सामान्य मैट्रिक्स गुणन के स्थान पर दृढ़ संकल्प का उपयोग करते हैं। हालाँकि, मैं गणितीय रूप से सटीक …

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  convolution 

मैं एक छोटी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां हम अगले 6 महीनों के लिए वस्तुओं (तेल, एल्यूमीनियम, टिन, आदि) की कीमतों की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। मेरे पास भविष्यवाणी करने के लिए 12 ऐसे चर हैं और मेरे पास अप्रैल, 2008 - मई, 2013 के …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

स्पंदित या स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में जैविक न्यूरॉन्स की झिल्ली की अधिक गतिशीलता शामिल होती है, जहां दालों की जानकारी अगली परत तक ले जाती है। न्यूरॉन्स को आवश्यक रूप से एक ही समय में "आग" नहीं करना पड़ता है, क्योंकि वे एक बैकप्रॉप में होंगे, उदाहरण के लिए। फिर …

13 neural-networks 

टिप्पणियों की संख्या और चर की संख्या का अनुपात क्या होना चाहिए? तंत्रिका नेटवर्क मॉडल में ओवरफिटिंग का पता कैसे लगाएं और ओवरफिटिंग से बचने के तरीके क्या हैं? अगर मैं न्यूरल नेटवर्क के साथ वर्गीकरण करना चाहता हूं, तो क्या कक्षाओं में समान आवृत्ति होनी चाहिए? कृपया मेरी मदद …

13 neural-networks 

मुझे RNN (और, विशेष रूप से, LSTM इकाइयों के साथ) कैसे काम करता है, इसका एक बुनियादी ज्ञान है। मेरे पास एक एलएसटीएम इकाई की वास्तुकला का सचित्र विचार है, जो एक सेल और कुछ द्वार हैं, जो मूल्यों के प्रवाह को नियंत्रित करते हैं। हालांकि, जाहिरा तौर पर, मैं …

13 neural-networks  lstm  rnn  backpropagation 

मैं कसेरा के डीपएआई कोर्स (वीक 3 वीडियो 1 "न्यूरल नेटवर्क्स ओवरव्यू") और एंड्रयू एनजी के बारे में बता रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क में प्रत्येक परत सिर्फ एक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन है, लेकिन वह यह नहीं समझाता है कि यह किस तरह से बात को और सटीक बनाता है। …

13 logistic  neural-networks 

मैंने सिर्फ क्रेसरा के मशीन लर्निंग कोर्स पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को कवर किया है और मैं उनके पीछे और अधिक सिद्धांत जानना चाहूंगा। मुझे इस बात की प्रेरणा मिली कि वे जीवविज्ञान की नकल कुछ हद तक असंतोषजनक करते हैं। सतह पर यह प्रतीत होता है कि प्रत्येक स्तर …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

मैं उस सवाल पर चल रहा हूं जो मैंने पहले आरबीएम पर पूछा था । मुझे उनका वर्णन करते हुए बहुत सारे साहित्य दिखाई देते हैं लेकिन कोई भी वास्तव में प्रतिगमन की बात नहीं करता (लेबल डेटा के साथ वर्गीकरण भी नहीं)। मुझे यह महसूस होता है कि इसका …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

उदाहरण के लिए, एक घर की कीमतों की भविष्यवाणी करना चाहता है और दो इनपुट सुविधाओं की लंबाई और चौड़ाई है। कभी-कभी, एक में 'व्युत्पन्न' बहुपद इनपुट विशेषताएं भी शामिल होती हैं, जैसे कि क्षेत्र, जो लंबाई * चौड़ाई है। 1) व्युत्पन्न सुविधाओं को शामिल करने का क्या मतलब है? …

13 machine-learning  neural-networks 

इस प्रश्न के पहले से ही यहाँ उत्तर हैं : Backpropagation एल्गोरिथ्म (2 उत्तर) 4 महीने पहले बंद हुआ । बैक-प्रचार एल्गोरिथ्म क्या है और यह कैसे काम करता है?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

यहाँ एक केरस कोड नमूना है जो इसका उपयोग करता है: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

13 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

मैं हस्ताक्षर की मान्यता के लिए 1994 में यान लेकुन और उनके सहयोगियों द्वारा पेश किए गए सियामी तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला का अध्ययन कर रहा हूं ( "साइनस समय देरी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके हस्ताक्षर सत्यापन"। पीडीएफ , एनआईपीएस 1994) मैं इस वास्तुकला के सामान्य विचार को समझ …

13 neural-networks 

जब लोग तंत्रिका नेटवर्क के बारे में बात करते हैं, तो उनका मतलब क्या होता है जब वे "कर्नेल आकार" कहते हैं? कर्नेल समानता कार्य हैं, लेकिन कर्नेल आकार के बारे में क्या कहता है?

13 machine-learning  neural-networks 

कौन सी अनुक्रमिक इनपुट समस्याएं प्रत्येक के लिए सबसे उपयुक्त हैं? क्या इनपुट आयामीता निर्धारित करता है कि कौन सा बेहतर मैच है? क्या समस्याएं हैं जो "LSTM RNN" के लिए "लम्बी मेमोरी" के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जबकि चक्रीय इनपुट पैटर्न (शेयर बाजार, मौसम) के साथ समस्याओं को HMM …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

जब हम सभी सक्रियण परतों के लिए ReLU का उपयोग करते हैं, तो गहन अवक्षेपण तंत्रिका नेटवर्क के लिए नकारात्मक भार (पर्याप्त अवधि के बाद) होना संभव है?

13 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network