«neural-network» etiketlenmiş sorular

tf.nn.conv2d Burada tensorflow'un belgelerine bakıyordum . Ama ne yaptığını ya da neyi başarmaya çalıştığını anlayamıyorum. Dokümanlar üzerinde diyor ki, # 1: Filtreyi şekilli 2 boyutlu bir matrise düzleştirir [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Şimdi ne yapıyor? Bu elemanlar arası çarpma mı yoksa sadece düz matris çarpma mı? Dokümanlarda belirtilen …

135 neural-network  tensorflow 

Asıl soru, özellikle TensorFlow uygulamaları ile ilgiliydi. Ancak cevaplar genel olarak uygulamalar içindir. Bu genel cevap aynı zamanda TensorFlow için doğru cevaptır. TensorFlow'da toplu normalleştirme ve bırakma kullanılırken (özellikle katkıda bulunan katmanlar kullanılarak) sipariş konusunda endişelenmem gerekir mi? Bırakmayı ve hemen ardından toplu normalleştirmeyi kullanırsam, sorun olabilir gibi görünüyor. Örneğin, …

118 python  neural-network  tensorflow  conv-neural-network 

PyTorch'taki bir ağda ağırlıkları ve önyargıları (örneğin He veya Xavier başlatmasıyla) nasıl başlatabilirim?

118 python  neural-network  deep-learning  pytorch 

Tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d'deki adımlar argümanını anlamaya çalışıyorum . Dokümantasyon defalarca diyor strides: Uzunluğu> = 4 olan inçlerin listesi. Giriş tensörünün her boyutu için kayan pencerenin adım sayısı. Sorularım: 4+ tam sayının her biri neyi temsil ediyor? Konvnetler için neden [0] = adım [3] = 1 adımlara sahip olmaları gerekir? Gelen …

115 python  neural-network  convolution  tensorflow  conv-neural-network 

Yöntemin zero_grad()eğitim sırasında çağrılması gerekir. Ancak dokümantasyon pek yardımcı olmuyor | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. Neden bu yöntemi çağırmamız gerekiyor?

115 python  neural-network  deep-learning  pytorch  gradient-descent 

PyTorch'un belgelerini okuyorum ve yazdıkları bir örnek buldum gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) burada x, y'nin oluşturulduğu bir başlangıç ​​değişkeni (3-vektör). Soru, gradyan tensörünün 0.1, 1.0 ve 0.0001 argümanları nelerdir? Belgeler bu konuda çok net değil.

112 neural-network  gradient  pytorch  torch  gradient-descent 

Geçenlerde tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits ile karşılaştım ve tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ile karşılaştırıldığında farkın ne olduğunu anlayamıyorum . Eğitim vektörler o tek fark mı yolmak zorunda tek sıcak kodlanmış kullanırken sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? API'yi okurken, ile karşılaştırıldığında başka bir fark bulamadım softmax_cross_entropy_with_logits. Ama o halde neden ekstra işleve ihtiyacımız var? Tek çalışırken kodlanmış eğitim verileri / vektörleri …

111 neural-network  tensorflow  softmax  cross-entropy 

Kapalı. Bu soru Yığın Taşması yönergelerini karşılamıyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek mi istiyorsunuz? Yığın Taşması için konuya uygun olması için soruyu güncelleyin . 6 yıl önce kapalı . Bu soruyu geliştirin Yapay Sinir Ağları ile gerçekten ilgileniyorum ama başlamak için bir yer arıyorum. Orada hangi …

109 neural-network 

FlattenFonksiyonun Keras'taki rolünü anlamaya çalışıyorum . Aşağıda basit iki katmanlı bir ağ olan kodum var. 2 boyutlu şekil verilerini (3, 2) alır ve 1 boyutlu şekil verilerini (1, 4) çıkarır: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

109 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

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 

Kapalı. Bu soru Yığın Taşması yönergelerini karşılamıyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek mi istiyorsunuz? Yığın Taşması için konuya uygun olması için soruyu güncelleyin . 6 gün önce kapandı . Bu soruyu geliştirin Sıfırdan bir sinir ağı kurmaya çalışıyorum. Tüm AI literatüründe, ağın daha hızlı yakınlaşması için …

105 machine-learning  neural-network  artificial-intelligence  mathematical-optimization  gradient-descent 

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 

Kısmen eğitilmiş bir Keras modelini kurtarmanın ve modeli tekrar yükledikten sonra eğitime devam etmenin mümkün olup olmadığını merak ediyordum. Bunun nedeni, gelecekte daha fazla eğitim verisine sahip olacağım ve tüm modeli yeniden eğitmek istemiyorum. Kullandığım işlevler: #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained model model.save('partly_trained.h5') #Load partly …

102 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

İki katmanlı bir sinir ağı örneğim var. İlk katman iki argüman alır ve bir çıktıya sahiptir. İkincisi, birinci katmanın sonucu olarak bir argüman ve bir ek argüman almalıdır. Şöyle görünmeli: x1 x2 x3 \ / / y1 / \ / y2 Bu yüzden, iki katmanlı bir model oluşturdum ve onları …

96 python  machine-learning  keras  neural-network 

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