«deep-learning» etiketlenmiş sorular

LSTM'leri ve Keras ile nasıl inşa edileceğini anlamaya çalışıyorum. Bir RNN'yi çalıştırmak için temel olarak 4 mod olduğunu öğrendim (resimde sağdaki 4 mod) Resim kaynağı: Andrej Karpathy Şimdi Keras'ta her biri için minimalist bir kod parçacığının nasıl görüneceğini merak ediyorum. Yani şöyle bir şey model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, data_dim))) …

108 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  recurrent-neural-network 

10 özvektörümüz varsa, o zaman giriş katmanında 10 sinir düğümüne sahip olabiliriz. 5 çıkış sınıfımız varsa, çıkış katmanında 5 düğüm olabilir ancak bir MLP'deki gizli katman sayısını seçme kriterleri nedir ve kaç sinirsel 1 gizli katmandaki düğümler?

104 machine-learning  neural-network  deep-learning  perceptron 

Keras kullanarak projem için bir sinir ağı eğitiyorum. Keras, erken durdurma için bir işlev sağlamıştır. Erken durdurmayı kullanarak sinir ağımın aşırı uymasını önlemek için hangi parametrelerin gözlemlenmesi gerektiğini öğrenebilir miyim?

103 python  keras  deep-learning  conv-neural-network 

Örnek kodu göz önünde bulundurarak . Gradyanların patlaması olasılığının olduğu RNN'de bu ağda gradyan kırpmanın nasıl uygulanacağını bilmek istiyorum. tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) Bu, kullanılabilecek bir örnek ama bunu nerede tanıtabilirim? RNN'nin aksine lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0) # Split data because rnn cell needs a list of inputs for the …

97 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning  lstm 

LSTM modelini ilk kez çalıştırıyorum. İşte modelim: opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) Modeli eğitirken ayrıntılı kullanım nedir?

96 python  deep-learning  keras  verbose 

Yakın zamanda evrişimli metin sınıflandırması için ilginç bir uygulamayı gözden geçirdim . Ancak incelediğim tüm TensorFlow kodu, aşağıdakiler gibi rastgele (önceden eğitilmemiş) gömme vektörleri kullanıyor: with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) Word2vec veya GloVe önceden eğitilmiş bir …

95 python  numpy  tensorflow  deep-learning 

TensorFlow kullanılarak uygulanan birçok kullanılabilir sinir ağı kodunda, düzenleme terimlerinin genellikle kayıp değerine manuel olarak ek bir terim ekleyerek uygulandığını gördüm. Sorularım: Manuel olarak yapmaktan daha zarif veya önerilen bir düzenleme yöntemi var mı? Bunun get_variablebir argümanı olduğunu da görüyorum regularizer. Nasıl kullanılmalıdır? Biz gibi (buna bir regularizer geçirirseniz benim …

95 python  neural-network  tensorflow  deep-learning 

Rnn için değişken uzunluklu dizi girdileri için paketlemeyi nasıl kullanacağımı kopyalamaya çalışıyordum ama sanırım önce sırayı neden "paketlememiz" gerektiğini anlamam gerekiyor. Onları neden "doldurmamız" gerektiğini anlıyorum ama "paketlemek" (doldurmak) neden pack_padded_sequencegerekli? Herhangi bir üst düzey açıklama memnuniyetle karşılanacaktır!

94 deep-learning  pytorch  recurrent-neural-network  tensor  zero-padding 

Github (bağlantı) üzerinde bir LSTM dil modeli örneğini inceliyordum . Genel olarak ne yaptığı benim için oldukça açık. Ama hala contiguous()kodda birkaç kez gerçekleşen aramanın ne yaptığını anlamakta zorlanıyorum . Örneğin kod girişinin 74/75 satırında ve LSTM'nin hedef dizileri yaratılır. Veri (depolanan ids) 2 boyutludur ve birinci boyut, parti boyutudur. …

94 neural-network  deep-learning  lstm  pytorch  contiguous 

Görüntüleri sınıflandıran modelimi eğitmeye çalışıyorum. Benim sorunum farklı boyutlara sahip olmaları. resimlerimi / veya model mimarimi nasıl biçimlendirmeliyim?

90 deep-learning 

Bu, TensorFlow web sitesinden öğretici koddur . biri ne anlama global_stepgeldiğini açıklamaya yardımcı olabilir mi? Tensorflow web sitesinde, küresel adımın eğitim adımlarını saymak için kullanıldığını yazdım , ancak tam olarak ne anlama geldiğini tam olarak anlayamıyorum . Ayrıca, kurulum sırasında 0 rakamı ne anlama geliyor global_step? def training(loss,learning_rate): tf.summary.scalar('loss',loss) optimizer …

90 tensorflow  deep-learning 

Reuters örnek veri setiyle oynuyorum ve iyi çalışıyor (modelim eğitilmiş). Bir modeli nasıl kaydedeceğimi okudum, böylece daha sonra tekrar kullanmak için yükleyebilirim. Ancak bu kaydedilmiş modeli yeni bir metni tahmin etmek için nasıl kullanırım? Kullanıyor muyum models.predict()? Bu metni özel bir şekilde hazırlamam gerekiyor mu? İle denedim import keras.preprocessing.text text …

88 python  theano  deep-learning  keras 

Eğitim sırasında sık sık karşılaşılan bir olay olduğunu fark ettim NAN. Çoğu zaman, iç üründeki / tam bağlantılı veya şişen evrişim katmanlarındaki ağırlıklar tarafından ortaya çıkarılmış gibi görünmektedir. Bu, gradyan hesaplaması patladığı için mi oluyor? Yoksa bunun nedeni ağırlık başlatma mıdır (öyleyse, ağırlık başlatma neden bu etkiye sahiptir)? Yoksa giriş …

86 machine-learning  neural-network  deep-learning  caffe  gradient-descent 

TimeDistributed wrapper'ın Keras'ta ne yaptığını anlamaya çalışıyorum. TimeDistributed'ın "bir girdinin her geçici dilimine bir katman uyguladığını" anlıyorum. Ama biraz deney yaptım ve anlayamadığım sonuçları aldım. Kısacası, LSTM katmanıyla bağlantılı olarak TimeDistributed ve just Dense katman aynı sonuçları verir. model = Sequential() model.add(LSTM(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) …

83 python  machine-learning  keras  neural-network  deep-learning 

tf.kerasAPI (TensorFlow sürümü> = 2.0 kullanarak) ile uyumlu bir özel optimizer sınıfı yazmak istediğinizi varsayalım . Uygulamalarda yapılanlara karşı bunu yapmanın belgelenmiş yolu hakkında kafam karıştı. tf.keras.optimizers.Optimizer Devletler için belgeler , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit from this class …

30 python  tensorflow  deep-learning  tf.keras  tensorflow2.x