neural-networks पर टैग किए गए जवाब

स्पर्स कोडिंग को इनपुट वैक्टर का प्रतिनिधित्व करने के लिए आधार वैक्टर के एक अधिक-पूर्ण सेट को सीखने के रूप में परिभाषित किया गया है (<- हम ऐसा क्यों चाहते हैं)। विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर के बीच अंतर क्या हैं? हम विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर का उपयोग कब करेंगे?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

मैंने प्रत्येक विधि के पेशेवरों और विपक्षों पर चर्चा करते हुए कुछ पेपर पढ़े हैं, कुछ ने तर्क दिया कि GA इष्टतम समाधान खोजने में कोई सुधार नहीं देता है जबकि अन्य बताते हैं कि यह अधिक प्रभावी है। ऐसा लगता है कि जीए को आम तौर पर साहित्य में …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

वे सभी नोड्स और (संभवतः निर्देशित) किनारों के माध्यम से निर्भरता में यादृच्छिक चर का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैं जासूसी के दृष्टिकोण में दिलचस्पी रखता हूँ।

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

क्या किसी ने पहले से गहन गहन तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण पर कोई साहित्य देखा है? मैंने केवल ऑटोएन्कोडर या प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनों में बिना पूर्व-प्रशिक्षित प्रशिक्षण देखा है।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

मेरे पास एक स्ट्रीमिंग डेटा सेट है, उदाहरण एक समय में उपलब्ध हैं। मुझे उन पर मल्टी क्लास वर्गीकरण करने की आवश्यकता होगी। जैसे ही मैंने सीखने की प्रक्रिया के लिए एक प्रशिक्षण उदाहरण दिया, मुझे उदाहरण को त्यागना होगा। समवर्ती, मैं भी नवीनतम मॉडल का उपयोग कर रहा हूँ …

33 machine-learning  svm  neural-networks 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के साथ मॉडलिंग करने के लिए नया हूं, लेकिन मैंने सभी उपलब्ध डेटा बिंदुओं के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क स्थापित करने में कामयाबी पाई जो अवलोकन किए गए डेटा को अच्छी तरह से फिट करता है। तंत्रिका नेटवर्क R में nnet पैकेज के साथ किया गया था: …

33 r  neural-networks 

एंड्रयू एनजी के दशक में Coursera पर तंत्रिका नेटवर्क और दीप लर्निंग पाठ्यक्रम वह कहता है कि का उपयोग कर लगभग हमेशा उपयोग करने के लिए बेहतर है ।tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid कारण वह देता है कि का उपयोग कर उत्पादन है केंद्र नहीं बल्कि आसपास 0 से के 0.5, और इस "अगले …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

मैंने https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networks पर पढ़ा है : [जनक प्रतिकूल नेटवर्क] 2014 में इयान गुडफेलो एट अल द्वारा पेश किए गए थे। लेकिन Jurgen Schmidhuber ने उस दिशा में पहले भी इसी तरह का काम करने का दावा किया है (उदाहरण के लिए, जनरेटरों के प्रतिकूल नेटवर्क ट्यूटोरियल के दौरान NIPS 2016 …

32 neural-networks  history  gan 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के लिए पूरी तरह से नया हूं, लेकिन उन्हें समझने में बहुत दिलचस्पी है। हालाँकि शुरुआत करना आसान नहीं है। क्या कोई अच्छी पुस्तक या किसी अन्य प्रकार के संसाधन की सिफारिश कर सकता है? क्या कोई पढ़ना चाहिए? मैं किसी भी तरह की टिप के लिए …

32 machine-learning  neural-networks  references 

हम दर्शकों को लॉजिस्टिक रिग्रेशन और न्यूरल नेटवर्क के बीच अंतर कैसे समझाते हैं जिनकी सांख्यिकी में कोई पृष्ठभूमि नहीं है?

32 logistic  neural-networks 

कंप्यूटर लंबे समय तक "ब्रूट-फोर्स" -टेक्नीक का उपयोग करके शतरंज खेलने में सक्षम है, एक निश्चित गहराई तक खोज और फिर स्थिति का मूल्यांकन करता है। हालाँकि, अल्फा गो कंप्यूटर केवल पदों का मूल्यांकन करने के लिए एक एएनएन का उपयोग करता है (यह किसी भी गहराई से खोज नहीं …

32 neural-networks  deep-learning  reinforcement-learning  games 

परिचय पृष्ठभूमि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के भीतर, हमारे पास आमतौर पर एक सामान्य संरचना / प्रवाह होता है जो इस तरह दिखता है: इनपुट छवि (अर्थात एक 2D वेक्टर x) (1 संकेंद्रित परत (Conv1) यहां से शुरू होती है ...) w12 डी छवि (यानी z1 = w1*x + b1डॉट …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं कुछ समय से LSTM का अध्ययन कर रहा हूं। मैं एक उच्च स्तर पर समझता हूं कि सब कुछ कैसे काम करता है। हालाँकि, उन्हें Tensorflow का उपयोग करके लागू करने जा रहा है मैंने देखा है कि BasicLSTMCell को कई इकाइयों (यानी num_units) पैरामीटर की आवश्यकता होती है …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

हम तंत्रिका नेटवर्क के साथ सुधारा हुआ रैखिक इकाइयों (ReLU) का उपयोग क्यों करते हैं? यह तंत्रिका नेटवर्क में सुधार कैसे करता है? हम क्यों कहते हैं कि ReLU एक सक्रियण कार्य है? तंत्रिका नेटवर्क के लिए सॉफ्टमैक्स सक्रियण कार्य नहीं है? मैं अनुमान लगा रहा हूं कि हम इस …

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