«neural-network» etiketlenmiş sorular

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 

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 

Şu anda aşağıdaki kodu kullanıyorum: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) Keras'a, kayıp 2 dönem boyunca iyileşmediğinde eğitimi durdurmasını söyler. Ancak, kayıp sabit bir "THR" den daha küçük hale geldikten sonra eğitimi durdurmak istiyorum: if val_loss …

82 python  machine-learning  neural-network  conv-neural-network  keras 

Ödül süresi 6 saat içinde . Bu sorunun yanıtları +150 itibar ödülü için uygundur . sirjay saygın bir kaynaktan cevap arıyor . Veri stoğu tahmini için denetimli öğrenmeye sahip bir LSTM (RNN) sinir ağı oluşturdum. Sorun neden kendi eğitim verilerinde yanlış tahmin edilmesidir? (not: aşağıdaki tekrarlanabilir örnek ) Önümüzdeki 5 …

15 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

Ayırıcı MSE ile küçültüldüğü ve jeneratörün maksimize edilmesi gereken üretken bir rakip ağım var. Çünkü her ikisi de karşı hedefi takip eden rakiplerdir. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) Yüksek MSE değerinden kazanç sağlayan bir jeneratör modeli elde etmek için ne uyarlamam gerekir?

11 python  tensorflow  keras  neural-network  maximize 

Güncelleme / bir sinir ağı modelinin parametrelerini değiştirmeye çalışıyorum ve daha sonra güncellenen sinir ağının ileri geçişine sahip hesaplama grafiğinde (kaç değişiklik / güncelleme yaptığımız önemli değil). Bu fikri denedim ama her ne zaman yapsam pitorch güncellenmiş tensörlerimi (modelin içinde) yapraklara ayarlar, bu da degradeleri almak istediğim ağlara degradelerin akışını …

10 python  machine-learning  neural-network  pytorch 

Problem özeti ve soru Bazı numaralandırılabilir ancak dizine alınmamış bir nesnenin içindeki verilere bakmaya çalışıyorum. Python'a hala yeniyim, ama bunun nasıl mümkün olduğunu anlamıyorum. Numaralandırmayı yapabiliyorsanız, numaralandırmaya neden aynı numaralandırma ile erişemiyorsunuz? Değilse, öğelere ayrı ayrı erişmenin bir yolu var mı? Gerçek örnek import tensorflow_datasets as tfds train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, …

10 python  tensorflow  neural-network  kaggle 

(TensorFlow 2.0'ı desteklemeyen Keras. Herhangi bir öneriyi kullanmanızı tf.kerasveya alternatif olarak TensorFlow 1.14'e indirmenizi öneririz) ile ilgili bir hata yaşıyorum . Teşekkürler import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0) from …

9 python  tensorflow  keras  neural-network  tf.keras 

Derin öğrenme uygulamaları için Gekko'nun beyin modülünü kullanmayı öğreniyorum. Numpy.cos () işlevini öğrenmek ve daha sonra benzer sonuçlar üretmek için bir sinir ağı kuruyorum. Antrenmanımın sınırları şu olduğunda iyi uyuyorum: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) Ancak, sınırları genişletmeye çalıştığımda model parçalanıyor: x = np.linspace(0,3*np.pi,100) Diğer sınırlar için çalışabilmesi için modelimin esnekliğini artırmak …

9 neural-network  deep-learning  gekko