neural-networks पर टैग किए गए जवाब

माना कि मैं वर्गीकरण या प्रतिगमन करने के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहता हूं, लेकिन मैं जानना चाहता हूं कि भविष्यवाणी कितनी भरोसेमंद होगी। मैं इसे कैसे हासिल कर सकता हूं? मेरा विचार प्रत्येक प्रशिक्षण डेटम के लिए क्रॉस एन्ट्रॉपी की गणना करना है, जो ऊपर …

9 machine-learning  neural-networks 

समस्या यह है: एक एकल छिपे हुए परत तंत्रिका नेटवर्क के लिए इनपुट परत के संबंध में ढाल को इनपुट के लिए सिग्मॉइड का उपयोग करके -> छिपा हुआ, छिपा के लिए सॉफ्टमैक्स -> आउटपुट, एक क्रॉस एन्ट्रॉपी लॉस के साथ। मैं श्रृंखला नियम का उपयोग करके अधिकांश व्युत्पत्ति प्राप्त …

9 neural-networks  gradient 

के अनुसार "कुशल Backprop" LeCun एट अल (1998) से यह सब जानकारी के इतना है कि वे अधिक से अधिक दूसरा व्युत्पन्न की सीमा के भीतर चारों ओर 0 और झूठ केंद्रित कर रहे हैं को सामान्य बनाने में अच्छा अभ्यास है। इसलिए उदाहरण के लिए हम "तन" फ़ंक्शन के …

9 machine-learning  neural-networks  normalization  deep-learning  multidimensional-scaling 

Autoencoder नेटवर्क को सामान्य क्लासिफायर MLP नेटवर्क की तुलना में अधिक पेचीदा लगता है। Lasagne का उपयोग करने के कई प्रयासों के बाद, जो मुझे पुन: निर्मित आउटपुट में प्राप्त होता है, वह कुछ ऐसा है जो एमएनआईएसटीटी डेटाबेस की सभी छवियों का एक धुँधली औसत से मिलता-जुलता है, जो …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

CNN में, हम फिल्टर को कंसट्रक्शनल लेयर में फीचर मैप बनाने के लिए सीखेंगे। Autoencoder में, प्रत्येक परत की छिपी हुई इकाई को फ़िल्टर के रूप में माना जा सकता है। इन दो नेटवर्क में सीखे गए फिल्टरों में क्या अंतर है?

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders 

मेरे पास अत्यंत विरल इनपुट्स हैं, उदाहरण के लिए एक इनपुट इमेज में कुछ विशेषताओं के स्थान। इसके अलावा प्रत्येक फीचर में कई डिटेल हो सकते हैं (यह सुनिश्चित नहीं है कि यह सिस्टम के डिजाइन पर असर पड़ेगा)। यह मैं उस सुविधा की उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाले ON …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

मैं अपनी पीएचडी यात्रा शुरू कर रहा हूं, और जो अंतिम लक्ष्य मैंने खुद से पहले निर्धारित किया है वह एएनएन विकसित कर रहा है जो उस वातावरण की निगरानी करेगा जो वे काम करते हैं और गतिशील रूप से हाथ में समस्या के लिए अपनी वास्तुकला को समायोजित करते …

9 machine-learning  neural-networks 

मैं गैर-सामान्य वितरित डेटा के साथ एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (बैकप्रोपैजेशन, फीड-फ़ॉरवर्ड) का प्रशिक्षण दे रहा हूं। मूल माध्य चुकता त्रुटि के अलावा, साहित्य अक्सर प्रशिक्षित नेट की गुणवत्ता के मूल्यांकन के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक का सुझाव देता है। लेकिन, क्या पियरसन सहसंबंध गुणांक उचित है, यदि प्रशिक्षण डेटा …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho 

मैं पाठ पर भावुक विश्लेषण करना चाहता हूं, कई लेखों के माध्यम से चला गया हूं, उनमें से कुछ "Naive Bayes" का उपयोग कर रहे हैं और अन्य "Recurrent Neural Network (LSTM)" हैं , दूसरी तरफ मैंने भावना विश्लेषण के लिए एक पायथन लाइब्रेरी देखी है जो nltk है। यह …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language