neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं समझता हूं कि तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) को कुछ अनुमानों (नेटवर्क और फ़ंक्शन दोनों पर अनुमानित) के तहत दोनों कार्यों और उनके डेरिवेटिव के लिए सार्वभौमिक सन्निकटन माना जा सकता है। वास्तव में, मैंने सरल, अभी तक गैर-तुच्छ कार्यों (जैसे, बहुपद) पर कई परीक्षण किए हैं, और ऐसा लगता है …

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तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक ऑटोएन्कोडर को लागू करते समय, अधिकांश लोग सिग्माइड को सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में उपयोग करेंगे। क्या हम इसके बजाय ReLU का उपयोग कर सकते हैं? (चूँकि ReLU की ऊपरी सीमा की कोई सीमा नहीं है, मूल रूप से इसका मतलब है कि इनपुट छवि …

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मुझे इस वाक्य को समझने में परेशानी हो रही है: पहला प्रस्तावित आर्किटेक्चर फीडफोर्वर्ड एनएनएलएम के समान है, जहां गैर-लीनियर छिपी हुई परत को हटा दिया जाता है और सभी शब्दों के लिए प्रोजेक्शन लेयर को साझा किया जाता है (न केवल प्रोजेक्शन मैट्रिक्स); इस प्रकार, सभी शब्द एक ही …

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मैं वर्तमान में एक फेस रिकग्निशन सॉफ्टवेयर पर काम कर रहा हूं जो चेहरे को पहचानने के लिए कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। अपने रीडिंग के आधार पर, मैं इकट्ठा हुआ हूं कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क ने वजन साझा किया है, ताकि प्रशिक्षण के दौरान समय की …

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मैं एक अवधारणात्मक एल्गोरिथ्म की निर्णय सीमा की साजिश करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं वास्तव में कुछ चीजों के बारे में भ्रमित हूं। मेरे इनपुट उदाहरण फॉर्म में हैं , मूल रूप से एक 2D इनपुट उदाहरण ( और ) और एक द्विआधारी वर्ग लक्ष्य मूल्य ( …

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अगर मैं साथ अवग्रह न्यूरॉन्स की कुछ तय गैर आवर्ती (DAG) टोपोलॉजी (नोड्स और किनारों की नियत सेट, लेकिन सीखने एल्गोरिथ्म किनारों पर वजन भिन्न हो सकते हैं) है इनपुट न्यूरॉन होते हैं जो केवल में तार ले जा सकते हैं { - 1 , 1 } n के रूप …

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मैं 14 इनपुट और एक आउटपुट के साथ एनएन बनाने के लिए आर में न्यूरलनेट का उपयोग कर रहा हूं। मैं एक ही इनपुट प्रशिक्षण डेटा और एक ही नेटवर्क आर्किटेक्चर / सेटिंग्स का उपयोग करके कई बार नेटवर्क का निर्माण / प्रशिक्षण करता हूं। प्रत्येक नेटवर्क का उत्पादन होने …

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मैं एक बहुत ही लोकप्रिय पेपर " एक्सप्लेनिंग और हार्नेसिंग एडिशनल एग्जामिनेशन " लागू कर रहा था और पेपर में, यह एक प्रतिकूल उद्देश्य फ़ंक्शन को प्रशिक्षित करता है J '' (') = αJ (+) + (1 - α) J' (θ)। यह α को एक हाइपरपरमीटर के रूप में मानता …

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मैंने जो भी सीखा है, उसके आधार पर, हम अलग-अलग फ़ीचर डिटेक्टरों को सीखने के लिए CNN के कन्वीनर लेयर में कई फिल्टरों का उपयोग करते हैं। लेकिन चूंकि ये फ़िल्टर समान रूप से लागू होते हैं (यानी इनपुट के क्षेत्रों में स्लेज और गुणा), तो क्या वे प्रशिक्षण के …

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बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । CIFAR-10 डेटासेट पर 15 युगों के बाद प्रशिक्षण …

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मैं छवि मान्यता के लिए एक कनवल्शन नेटवर्क पर काम कर रहा हूं, और मैं सोच रहा था कि क्या मैं विभिन्न आकारों की छवियों को इनपुट कर सकता हूं (हालांकि बहुत अलग नहीं है)। इस परियोजना पर: https://github.com/harvardnlp/im2markup वे कहते हैं: and group images of similar sizes to facilitate …

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तंत्रिका नेटवर्क और गहन सीखने के बीच अंतर के संदर्भ में, हम कई वस्तुओं को सूचीबद्ध कर सकते हैं, जैसे कि अधिक परतें शामिल हैं, प्रशिक्षण जटिल मॉडल को संभव बनाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट, शक्तिशाली कंप्यूटर हार्डवेयर। इनके अलावा, क्या NN और DL के बीच अंतर …

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क्या तंत्रिका नेटवर्क की गहराई और सीखने की दर के बीच अंगूठे का कोई नियम है? मैं देख रहा हूँ कि नेटवर्क जितना गहरा है, सीखने की दर उतनी ही कम होनी चाहिए। यदि यह सही है, तो ऐसा क्यों है?

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जबकि मैंने वास्तव में एक भौतिकी वर्ग में बोल्ट्जमैन मशीनों के साथ कुछ प्रोग्रामिंग की है, मैं उनके सैद्धांतिक लक्षण वर्णन से परिचित नहीं हूं। इसके विपरीत, मैं चित्रमय मॉडल के सिद्धांत के बारे में एक मामूली राशि जानता हूं (लॉरिटज़ेन की पुस्तक ग्राफिकल मॉडल के पहले कुछ अध्यायों के …

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क्या निश्चित शैली में चित्र बनाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना संभव है? (इसलिए यह एक छवि लेता है और इसे एक शैली में बदल देता है जिसे इसके लिए प्रशिक्षित किया गया था।) क्या इस तरह की चीज़ के लिए कोई स्वीकृत तकनीक है? मुझे डीपआर्ट एल्गोरिथ्म …

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