स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें

डीप लर्निंग में, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN/ConvNet) डीप न्यूरल नेटवर्क का एक वर्ग है, जिसे आमतौर पर विज़ुअल इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए लागू किया जाता है। अब गणित में कनवल्शन दो कार्यों पर एक गणितीय ऑपरेशन है जो एक तीसरा फ़ंक्शन उत्पन्न करता है जो व्यक्त करता है कि कैसे एक के आकार को दूसरे द्वारा संशोधित किया जाता है।

स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें

फीचर निष्कर्षण के लिए सीएनएन का उपयोग कैसे किया जाता है?

संवेगात्मक तंत्रिका नेटवर्क को मोमेंटम के साथ स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। नेटवर्क में एक इनपुट परत होती है, इसके बाद तीन संकेंद्रित और औसत पूलिंग परतें होती हैं और इसके बाद सुविधाओं को निकालने के लिए एक नरम अधिकतम पूरी तरह से जुड़ी आउटपुट परत होती है।

सीएनएन फीचर निष्कर्षण क्या है?

एक सीएनएन स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें फीचर निष्कर्षण और वर्गीकरण के दो बुनियादी भागों से बना है। फ़ीचर एक्सट्रैक्शन में कई कनवल्शन लेयर्स शामिल हैं, जिसके बाद मैक्स-पूलिंग और एक एक्टिवेशन फंक्शन होता है। क्लासिफायरियर में आमतौर पर पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं।

आप छवि मैट्रिक्स को एक सरणी में कनवर्ट करते हैं, इसे 0 और 1 के बीच पुनर्विक्रय करते हैं, इसे दोबारा आकार देते हैं ताकि यह आकार 28 x 28 x 1 हो, और इसे नेटवर्क के इनपुट के रूप में फ़ीड करें। आप तीन कनवल्शनल लेयर्स का उपयोग करेंगे: पहली लेयर में 32-3 x 3 फिल्टर होंगे, स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें दूसरी लेयर में 64-3 x 3 फिल्टर होंगे और।

फीचर निष्कर्षण के लिए सीएनएन बेहतर क्यों है?

कन्वेक्शन न्यूरल नेटवर्क्स (CNN) और डीप लर्निंग का उपयोग करके फ़ीचर एक्सट्रैक्शन। सार: छवि वर्गीकरण प्रारंभिक प्रक्रियाओं में से एक है, जिसे मनुष्य शिशुओं के रूप में सीखते हैं। गहन शिक्षण के विचार से, मॉडल बेहतर ढंग से प्रशिक्षित होते हैं और छवि प्रतिनिधित्व के विभिन्न स्तरों की पहचान करने में सक्षम होते हैं।

CNN और RNN अप्रशिक्षित डेटा के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें वाले ANN के केवल दो उदाहरण हैं। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण लंबे समय से आसपास स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें हैं।

चरण दर चरण जटिल एनीमेशन बनाने के लिए एक शक्तिशाली स्पंदन पैकेज।

अपने लिस्ट व्यू, ग्रिड व्यू, कॉलम और रो चिल्ड्रन में आसानी से कंपित एनिमेशन जोड़ें।

स्पंदन एनिमेटेड ऐप बार

फ़्लटर.फ़्लटर एप्लिकेशन के साथ बनाया गया एक सरल और सुंदर एनिमेटेड ऐप बार एक एनिमेटेड ऐप बार के निर्माण को प्रदर्शित करता है।

इस रिपॉजिटरी में लिक्विड स्वाइप सोर्स कोड है। लिक्विड स्वाइप, अद्भुत लिक्विड जैसे स्वाइप को स्टैक्ड कंटेनर में लाने और क्यूबर्टो के लिक्विड स्वाइप और इंट्रोव्यू से प्रेरित खुलासा करने वाला क्लिपर है।

स्पंदन ज़र्कर

Zerker एक हल्का और शक्तिशाली स्पंदन ग्राफिक एनीमेशन पुस्तकालय है https://flutterkit.github.io/zerkerdocs/

ज़रकर के साथ, आप बहुत सारे प्रतीत होने वाले बोझिल एनीमेशन प्रभाव बना सकते हैं, जैसे कि एनिमेटेड एनिमेशन, पॉप-अप एनिमेशन, दृश्य संक्रमण, आइकन प्रभाव, और बहुत कुछ।

साथ ही, आप Zerker के साथ बहुत सारे सरल गेम बना सकते हैं। ज़रकर में स्प्राइट्स, स्क्रॉलिंग बैकग्राउंड और एटलस जैसे तत्व होते हैं, जिससे उनके साथ गेम की दुनिया बनाना आसान हो जाता है।

मैट्रिक्स ट्रांसपोज़ कैलकुलेटर

हमारे मैट्रिक्स ट्रांसपोज़ कैलकुलेटर का उपयोग करना आसान है। बस कॉलम और रो साइज जोड़ें और फिर अपना मैट्रिक्स इनपुट करें और शो रिजल्ट बटन दबाएं!

एक मैट्रिक्स का स्थानांतरण एक ऑपरेटर है जो किसी भी मैट्रिक्स को उसके विकर्ण पर फ़्लिप करता है। उदाहरण के लिए, [m X n] के आयाम वाले मैट्रिक्स का स्थानान्तरण [n X m] आयाम वाला एक मैट्रिक्स है।

मैट्रिक्स को स्थानांतरित करने के तरीके के दृश्य प्रदर्शन के लिए नीचे दिया गया उदाहरण देखें। साथ ही, ध्यान दें कि मैट्रिक्स का आयाम समान आकार का रहता है।

मैट्रिक्स ट्रांसफर की मैन्युअल रूप से गणना कैसे करें?

जैसा कि ऊपर के उदाहरण में दिखाया गया है, आपको केवल मैट्रिक्स को तिरछे फ्लिप करने की आवश्यकता है। यह उतना ही स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें आसान है!

मैट्रिक्स को फ़्लिप करना एक लंगड़ा गणित प्रश्नोत्तरी प्रश्न की तरह लग सकता है, लेकिन ट्रांसपोज़ का उपयोग कहीं अधिक के लिए किया जाता है। कई सूत्र स्थानान्तरण और उसके कार्यों का उपयोग करते हैं। हालाँकि, जब तक आप गणित में प्रमुख नहीं होते हैं या मैट्रिसेस में विशेष रुचि नहीं लेते हैं, तब तक वे आपको उतना लाभान्वित नहीं कर सकते हैं!

अलेक्जेंड्रिया ओकासियो-कोर्टेज़ ने टकर कार्लसन को आतंकवादी कहा। AS News

“यह एक तरह का अप्रत्यक्ष है, जैसे जब आप तापमान बढ़ाने के लिए एक विशाल मंच का उपयोग करते हैं और किसी व्यक्ति को तब तक लक्षित करते हैं जब तक कि कुछ नहीं होता और फिर जब कुछ होता है।, क्योंकि यह अप्रत्यक्ष है कि आप कहते हैं ‘ओह, मुझे इससे कोई लेना-देना नहीं था।’

“टकर कार्लसन, भगवान न करे, राजनीतिक हिंसा में एक बड़ी भूमिका निभाता है, क्योंकि यह विशेष रूप से उसके दरवाजे पर उतरता है।”

स्टोकेस्टिक आतंकवाद शिक्षाविदों और कानून प्रवर्तन एजेंसियों द्वारा इस्तेमाल किया जाने वाला एक वाक्यांश है जो यह वर्णन करता है कि कैसे वैचारिक रूप से प्रेरित अभद्र भाषा इस संभावना को बढ़ाती है कि लोग इन दावों के लक्ष्य पर हमला करेंगे।