neural-networks पर टैग किए गए जवाब

मैं पाइथन कोड लिखकर बेहतर ढंग से कन्वेन्शियल न्यूरल नेटवर्क्स को समझने की कोशिश कर रहा हूँ, जो पुस्तकालयों पर निर्भर नहीं है (जैसे कि कॉननेट या टेन्सरफ्लो), और मैं कर्नेल मैट्रिक्स के मूल्यों को चुनने के तरीके पर साहित्य में अटक रहा हूँ, जब एक छवि पर एक दृढ़ …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

मैं हाल ही में टेंसर प्रवाह सीख रहा था और कुछ हिस्टोग्राम प्राप्त कर रहा था, जो मुझे नहीं पता था कि व्याख्या कैसे करें। आमतौर पर मैं बार की ऊंचाई को आवृत्ति (या सापेक्ष आवृत्ति / गणना) के रूप में सोचता हूं। हालाँकि, तथ्य यह है कि एक सामान्य …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

यदि आप प्रलेखन http://keras.io/optimizers/ को देखते हैं तो क्षय के लिए SGD में एक पैरामीटर है। मुझे पता है कि यह समय के साथ सीखने की दर को कम करता है। हालांकि, मैं यह पता नहीं लगा सकता कि यह कैसे काम करता है। क्या यह एक मूल्य है जो …

23 neural-networks  python 

मैंने अभी आँकड़े और मॉडल के सामान के बारे में अध्ययन करना शुरू किया। वर्तमान में, मेरी समझ यह है कि हम एक मॉडल के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर (अनुमानों) का अनुमान लगाने के लिए MLE का उपयोग करते हैं। हालांकि, जब मैं यह समझने की कोशिश करता हूं कि तंत्रिका …

23 maximum-likelihood  neural-networks 

तो मैं मनुष्यों की छवियों पर प्रचलित करने की कोशिश कर रहा हूं, जो कि संकेतन जाल का उपयोग कर रही हैं। मैं कागज (पेपर 1 और पेपर 2 ) और इस स्टैकओवरफ्लो लिंक को पढ़ता हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं नेट की संरचना को समझ रहा …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

मुझे पता है कि गहरी, जटिल तंत्रिका जाल के साथ छवि मान्यता, छवि वर्गीकरण आदि के संबंध में बहुत सारे अग्रिम हैं। लेकिन अगर मैं पीएनजी छवियों पर एक शुद्ध प्रशिक्षण देता हूं, तो क्या यह केवल इतनी एनकोडेड छवियों के लिए काम करेगा ? क्या अन्य छवि गुण इसे …

23 neural-networks  deep-learning  image-processing 

यहां एक समान धागा है ( तंत्रिका नेटवर्क की लागत फ़ंक्शन गैर-उत्तल है? ) लेकिन मैं वहां के उत्तरों में बिंदुओं को समझने में सक्षम नहीं था और फिर से यह पूछने की मेरी वजह से कुछ मुद्दों को स्पष्ट करने की उम्मीद है: यदि मैं चुकता अंतर लागत फ़ंक्शन …

22 machine-learning  neural-networks  optimization  loss-functions  convex 

मैं इस बात को लेकर उत्सुक हूं कि कैसे न्यूट्रल नेटवर्क का उपयोग नेट-रेस्पेक्ट्स / स्किप कनेक्शन के माध्यम से किया जाता है। मैंने ResNet (जैसे स्किप-लेयर कनेक्शन वाले न्यूरल नेटवर्क ) के बारे में कुछ सवाल देखे हैं, लेकिन यह विशेष रूप से प्रशिक्षण के दौरान ग्रेडिएंट्स के बैक-प्रचार …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  gradient-descent  backpropagation 

मैं केवल एक छिपी हुई परत के साथ एक सामान्य तंत्रिका नेटवर्क के साथ खेल रहा था, टेंसोफ़्लो द्वारा, और फिर मैंने छिपी हुई छिपकली के लिए अलग सक्रियता की कोशिश की: Relu अवग्रह सॉफ्टमैक्स (अच्छी तरह से, आमतौर पर सॉफ्टमैक्स का उपयोग अंतिम परत में किया जाता है ..) …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

जब एक तंत्रिका नेटवर्क को बैक-प्रचार एल्गोरिथ्म का उपयोग करके प्रशिक्षण दिया जाता है, तो वजन अपडेट को निर्धारित करने के लिए ढाल वंश विधि का उपयोग किया जाता है। मेरा सवाल है: धीरे-धीरे एक निश्चित वजन के संबंध में न्यूनतम बिंदु का पता लगाने के लिए ढाल मूल विधि …

22 neural-networks  gradient-descent  backpropagation 

क्या कोई अच्छा कागजात है जो फ़िल्टर के लिए आयामों को चुनने, इकाइयों को पूल करने और दोषपूर्ण परतों की संख्या का निर्धारण करने के कुछ तरीके को कवर करता है?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं एक वर्गीकरण समस्या के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोग करना चाहता हूं जिसे मैं सामना कर रहा हूं। मैं RBM की बात करने वाले पत्रों में भाग गया। लेकिन मैं जो समझ सकता हूं, वे बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क से अलग नहीं हैं। यह सटीक है? इसके अलावा …

22 r  machine-learning  classification  neural-networks 

मेरे प्रश्न का वर्णन करने के लिए, मान लीजिए कि मेरे पास एक प्रशिक्षण सेट है जहां इनपुट में शोर की डिग्री है, लेकिन आउटपुट उदाहरण के लिए नहीं है; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

खैर सवाल यह सब कहता है। "पूर्व प्रशिक्षण एक तंत्रिका नेटवर्क" से क्या अभिप्राय है? क्या कोई शुद्ध सरल अंग्रेजी में समझा सकता है? मुझे इससे संबंधित कोई संसाधन नहीं मिल रहे हैं। यह बहुत अच्छा होगा अगर कोई मुझे उनसे बात कर सके।

22 neural-networks  pre-training 

पृष्ठभूमि: हां, प्रतिबंधित बोल्ट्जमन मशीन (आरबीएम) का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के भार को आरंभ करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा इसका उपयोग "लेयर-बाय-लेयर" तरीके से एक गहरी विश्वास नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है (यानी, -th लेयर को -th लेयर के शीर्ष पर , और …

21 machine-learning  neural-networks  deep-learning  deep-belief-networks  rbm