में convolutional तंत्रिका नेटवर्क के लिए पूर्व प्रशिक्षण मैं एक (या अधिक) convolutional परतों (सीएनएन) और एक या अधिक पूरी तरह से शीर्ष पर जुड़ा हुआ छिपा परतों के साथ एक गहरी शुद्ध डिजाइन करने के लिए
सबसे पहले, यह निश्चित रूप से होमवर्क है (इसलिए कोई पूर्ण कोड नमूने कृपया नहीं)। उस ने कहा ... मुझे मैटलैब में तंत्रिका नेटवर्क टूलबॉक्स का उपयोग करके पर्यवेक्षित एल्गोरिदम के बगल में एक असुरक्षित एल्ग
मुझे तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से मशीन सीखने में कुछ अवधारणाओं में परेशानी हो रही है। उनमें से एक backpropagation है। वजन समीकरण को अद्यतन करने में, delta_w = a*(t - y)*g'(h)*x
t "लक्ष्य उत्पादन" ह
ड्रॉपआउट का उपयोग कर सभी या लगभग सभी कागजात पर्यवेक्षित शिक्षा के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं। ऐसा लगता है कि यह गहरे ऑटोकोडर्स, आरबीएम और डीबीएन को नियमित करने के लिए आसानी से उपयोग किया जा सकता है। तो
विषय मॉडलिंग दस्तावेज़ संग्रह में विषयों के वितरण की पहचान करता है, जो संग्रह में क्लस्टर को प्रभावी रूप से पहचानता है। तो क्या यह कहना सही है कि विषय मॉडलिंग दस्तावेज़ क्लस्टरिंग करने की तकनीक है?