deep-learning

7गर्मी

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में मैट्रिक्स गुणात्मक फ़ंक्शन का उपयोग मैं टेंसरफ़्लो में फ़ंक्शन tf.matmul() फ़ंक्शन के उपयोग के बारे में थोड़ा उलझन में हूं। हालांकि, मेरा सवाल गहरी शिक्षा के सिद्धांत के बारे में अधिक हो सकता है।

5गर्मी

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केरास

में फ़िल्टर विज़ुअलाइज़ेशन के लिए थेनो अभिव्यक्ति से ग्रेडियेंट एक कॉन्वनेट के लिए मानक-बाध्य इनपुट ढूंढना दिलचस्प हो सकता है जो एक एकल रूपांतरण की गतिविधि को अधिकतम करता है। visualize the filters के

7गर्मी

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कैफे

में एकाधिक प्रक्षेपित नेटवर्क क्या एक आसान तरीका है (उदा। caffe कोड संशोधित किए बिना) एकाधिक प्रक्षेपित नेटवर्क से एक नेटवर्क में wights लोड करने के लिए? नेटवर्क में कुछ परतें होती हैं जिनमें समान आया

5गर्मी

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क्या मुझे सीखने की दर में वृद्धि या कमी करना चाहिए यदि मैं एक तंत्रिका नेटवर्क

पर अधिक न्यूरॉन्स या वजन जोड़ता हूं, मेरे पास एक संकल्पक तंत्रिका नेटवर्क है जिसे मैंने आर्किटेक्चर में संशोधित किया है। मेरे पास 10 बार नेटवर्क को रोकने और एक विशाल क्रॉस-सत्यापन (इष्टतम पैरामीटर पर

6गर्मी

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एंड्रॉइड

पर पोर्ट टेंसरफ्लो कोड मैंने पायथन में टेंसरफ्लो का उपयोग करके अनुक्रम वर्गीकरण के लिए एक स्क्रिप्ट लिखी है। मैं एंड्रॉइड को यह कोड पोर्ट करना चाहता हूं। मैंने एंड्रॉइड के बारे में टेंसरफ्लो गिथब पेज

7गर्मी

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प्री-ट्रेनिंग तंत्रिका नेटवर्क में वर्गीकरण में सुधार कैसे करता है?

मैंने अभी तक पढ़े गए कई कागजात में उल्लेख किया है "प्री-ट्रेनिंग नेटवर्क बैक-प्रोपेगेटिंग त्रुटियों के संदर्भ में कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार कर सकता है", और आरबीएम या ऑटोकोडर्स का उपयोग करके हासिल

74गर्मी

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मशीन लर्निंग मॉडल

के लिए "हानि" और "सटीकता" की व्याख्या कैसे करें जब मैंने थिएनो या टेन्सफोर्लो के साथ अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, तो वे प्रति युग "हानि" नामक एक चर की रिपोर्ट करेंगे। मुझे इस चर की व्याख्

5गर्मी

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गहरी शिक्षा के लिए मिनीबैच आकार का चयन

इलिया सुत्स्कीर, A brief overview of Deep Learning द्वारा ब्लॉग पोस्ट में, वह वर्णन करता है कि एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने के लिए सही मिनीबैच आकार चुनना महत्वपूर्ण है। वह

6गर्मी

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यादृच्छिक क्रॉपिंग डेटा संवर्धन संक्रामक तंत्रिका नेटवर्क

मैं एक संक्रामक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षण दे रहा हूं, लेकिन अपेक्षाकृत छोटा डेटासेट है। तो मैं इसे बढ़ाने के लिए तकनीकों को लागू कर रहा हूं। अब यह पहली बार है जब मैं कोर कंप्यूटर दृष्टि समस्या पर

27गर्मी

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tensorflow में tf.nn.dropout में इनपुट क्यों स्केल किया गया है?

मुझे समझ में नहीं आ रहा है कि क्यों ड्रॉपआउट इस तरह tensorflow में काम करता है। CS231n के ब्लॉग का कहना है "dropout is implemented by only keeping a neuron active with some probability p (a hyperparam