neural-networks पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में, हमने अवशिष्ट तंत्रिका नेट के उद्भव को देखा, जिसमें, प्रत्येक परत में एक कम्प्यूटेशनल मॉड्यूल और एक शॉर्टकट कनेक्शन होता है, जो परत को इनपुट को संरक्षित करता है जैसे कि ith लेयर का आउटपुट प्रदर्शित करता है: नेटवर्क अवशिष्ट सुविधाओं को निकालने की अनुमति देता है …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  residual-networks 

मैं बैच नॉर्मलाइज़ेशन पेपर [1] पढ़ रहा था और इसमें एक सेक्शन था, जो एक उदाहरण से गुजरता है, यह दिखाने की कोशिश करता है कि क्यों नॉर्मलाइज़ेशन को ध्यान से करना पड़ता है। मैं ईमानदारी से समझ नहीं पा रहा हूं कि उदाहरण कैसे काम करता है और मैं …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

मैं फीड-फॉरवर्ड एनएन का उपयोग कर रहा हूं। मैं अवधारणा को समझता हूं, लेकिन मेरा सवाल वजन के बारे में है। आप उनकी व्याख्या कैसे कर सकते हैं, अर्थात वे क्या प्रतिनिधित्व करते हैं या वे कैसे अविनाशी हो सकते हैं (बस कार्य गुणांक के बगल में)? मुझे "वज़न का …

11 neural-networks  weights 

मैं क्यू-लर्निंग में क्यू-मूल्य को अनुमानित करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जैसे कि क्यू-लर्निंग में न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करते हुए प्रश्न । जैसा कि पहले उत्तर में सुझाव दिया गया है, मैं आउटपुट लेयर के लिए एक रैखिक सक्रियण फ़ंक्शन …

11 neural-networks  reinforcement-learning 

मुझे Word2Vec एल्गोरिथ्म के स्किप-ग्राम मॉडल को समझने में समस्या हो रही है। निरंतर बैग में शब्दों को देखना आसान है कि संदर्भ शब्द तंत्रिका नेटवर्क में "फिट" कैसे हो सकते हैं, क्योंकि आप मूल रूप से इनपुट मैट्रिक्स डब्ल्यू के साथ एक-गर्म एन्कोडिंग अभ्यावेदन के प्रत्येक को गुणा करने …

11 neural-networks  deep-learning  natural-language  word2vec  word-embeddings 

मान लीजिए मैं एक क्लासिफायरियर सीखना चाहता हूं जो इनपुट के रूप में संख्याओं का वेक्टर लेता है, और आउटपुट के रूप में एक क्लास लेबल देता है। मेरे प्रशिक्षण डेटा में बड़ी संख्या में इनपुट-आउटपुट जोड़े हैं। हालाँकि, जब मैं कुछ नए डेटा पर परीक्षण करने आता हूं, तो …

11 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

मैं भविष्यवाणी के लिए आर के neuralnetपैकेज ( यहां प्रलेखन ) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं । यहाँ मैं क्या करने की कोशिश कर रहा हूँ: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n …

11 r  neural-networks  prediction  error 

निश्चित नहीं है कि यह इस साइट के लिए उपयुक्त है, लेकिन मैं कंप्यूटर विज्ञान में अपना एमएसई (लागू गणित में बीएस) कर रहा हूं और मशीन लर्निंग में एक मजबूत पृष्ठभूमि प्राप्त करना चाहता हूं (मैं सबसे अधिक पीएचडी करने जा रहा हूं)। मेरा एक उप-हित तंत्रिका नेटवर्क है। …

11 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  references 

मैं सोच रहा था कि क्या कुछ परिस्थितियों में ANN के लिए बेहतर प्रदर्शन करना संभव है यदि आप उदाहरण के लिए उन पर कुछ कनेक्शन दूर करते हैं: एक एएनएन का निर्माण दो बहुस्तरीय एएनएन के ए और बी को समानांतर (समान इनपुट और आउटपुट नोड्स) में ले जाकर …

11 classification  neural-networks 

मैं गहरी शिक्षा के साथ शुरुआत कर रहा हूं, और मेरे पास एक सवाल है जिसका जवाब मुझे नहीं मिला, शायद मैंने ठीक से नहीं खोजा है। मैंने इसका उत्तर देखा है , लेकिन यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि वजन घटाने का नुकसान क्या है और यह नुकसान …

11 neural-networks  conv-neural-network 

मैं पीछे प्रसार का उपयोग करके, वर्गीकरण के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। विशेष रूप से, मैं Tensor Flow पुस्तकालय का उपयोग करके, छवि वर्गीकरण के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा हूं। प्रशिक्षण के दौरान, मैं कुछ अजीब …

11 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के पीछे का विचार मेरे लिए स्पष्ट है। मैं इसे निम्नलिखित तरीके से समझता हूं: हमारे पास अवलोकन का एक क्रम है ( ) (या, दूसरे शब्दों में, मल्टीवेरेट समय श्रृंखला)। प्रत्येक एकल अवलोकन एक -डायमेंशनल न्यूमेरिक वेक्टर है। मॉडल के भीतर हम मानते हैं कि …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

मैं अपने एआईसी की गणना करने के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में मापदंडों की संख्या की गणना कैसे कर सकता हूं?

11 neural-networks  aic 

मैं इस ट्यूटोरियल में पाया गया क्रॉस-एन्ट्रापी कॉस्ट फंक्शन देख रहा हूँ : C=−1n∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]C=−1n∑x[yln⁡a+(1−y)ln⁡(1−a)]C = -\frac{1}{n} \sum_x [y \ln a+(1−y)\ln(1−a)] हम वास्तव में क्या समेट रहे हैं? यह निश्चित रूप से, है, से अधिक , लेकिन और साथ परिवर्तन नहीं करते । सब के सब के एक में आदानों हैं …

11 neural-networks  error-propagation 

मैं सोच रहा था कि क्या बैकप्रॉपैगैशन का उपयोग करके एक एसवीएम (एक रैखिक कहो, चीजों को आसान बनाने के लिए) को प्रशिक्षित करना संभव था? वर्तमान में, मैं एक रोड ब्लॉक में हूं, क्योंकि मैं केवल क्लासिफायर के आउटपुट को लिखने के बारे में सोच सकता हूं f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b))f(x;θ,b)=sgn(θ⋅x−(b+1))=sgn(g(x;θ,b)) f(\mathbf{x};\theta,b) …

11 machine-learning  neural-networks  svm  gradient-descent  backpropagation