«keras» etiketlenmiş sorular

Python Keras packageSinir ağı için kullanıyorum . Bu bağlantı . Is batch_sizetesti numune sayısına eşittir? Wikipedia'dan şu bilgilere sahibiz : Bununla birlikte, diğer durumlarda, toplam gradyanı değerlendirmek, tüm summand işlevlerinden gradyanların pahalı değerlendirmelerini gerektirebilir. Eğitim seti muazzam olduğunda ve basit formüller olmadığında, gradyanların toplamını değerlendirmek çok pahalı olur çünkü gradyanı …

174 neural-networks  python  terminology  keras 

Keras kütüphanesinde 'Katıştırma' katmanının çalışmasını anlamalısınız. Python'da şu kodu çalıştırıyorum import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding model = Sequential() model.add(Embedding(5, 2, input_length=5)) input_array = np.random.randint(5, size=(1, 5)) model.compile('rmsprop', 'mse') output_array = model.predict(input_array) aşağıdaki çıktıyı verir input_array = [[4 1 3 3 3]] output_array = …

70 text-mining  word-embeddings  keras 

Bir dizi nesneyi n sınıflarına ayırmak için sinir ağını eğitiyorum. Her nesne aynı anda birden fazla sınıfa ait olabilir (çoklu sınıf, çoklu etiket). Çok sınıflı problemlerde genellikle mse yerine kayıp fonksiyonu olarak softmax ve kategorik çapraz entropinin kullanılması önerildiğini ve nedenini az çok anladığımı okudum. Çoklu etiket problemim için, her …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

İşte bir göz atın: Egzersiz verilerinin nerede bittiğini tam olarak görebilirsiniz. Egzersiz verileri −1−1-1 için .111 Keras ve tanh aktivasyonlu 1-100-100-2 yoğun bir ağ kullandım. Sonucu p ve q olmak üzere iki değerden p / q olarak hesaplarım. Bu şekilde, sadece 1 değerden küçük herhangi bir sayı boyutu elde edebilirim. …

21 regression  neural-networks  python  keras 

"Sıra sınıflandırması için Yığılmış LSTM" (aşağıdaki kodu bakın) adlı Keras belgelerinde açıklanan örneği kullanmaya çalışıyorum ve input_shapeverilerim bağlamında parametre anlayamıyorum . Ben girdi olarak maksimum uzunluğu 31 dolgulu bir diziye tamsayılar kodlanmış 25 olası karakter dizisi bir matris var. Sonuç olarak, benim x_trainşekil (1085420, 31)anlamı vardır (n_observations, sequence_length). from keras.models …

20 lstm  keras  shape  dimensions 

Keras evrişim belgelerinden geçiyordum ve Conv1D ve Conv2D olmak üzere iki tür konvülsiyon buldum. Biraz web araması yaptım ve Conv1D ve Conv2D hakkında anladığım şey bu; Conv1D diziler için kullanılır ve Conv2D görüntüler için kullanılır. Her zaman evrişim sinir ağlarının sadece görüntüler için kullanıldığını düşündüm ve CNN'i bu şekilde görselleştirdim …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

Değişken boyutlu görüntüler, nesne tespiti için evrişimli bir sinir ağına girdi olarak verebilir miyiz? Mümkünse bunu nasıl yapabiliriz? Ancak görüntüyü kırpmaya çalışırsak, görüntünün bir kısmını kaybederiz ve yeniden boyutlandırmaya çalışırsak, görüntünün netliği kaybolur. Ana netlik konusu, ana nokta, görüntü netliği dikkate alındığında en iyisi olduğu anlamına mı geliyor?

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Bir takip gelince Benim sinir ağı bile Öklid mesafe öğrenemez Hatta daha ve tek relu için (rastgele ağırlığı) tek relu eğitmek çalıştı basitleştirilmiş. Bu, en basit ağdır ve yine de birleşemediği zamanın yarısıdır. İlk tahmin hedefle aynı yönde ise, hızlı bir şekilde öğrenir ve doğru 1 ağırlığına yaklaşır: İlk tahmin …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

Gömme katmanı Keras Gömme katmanında nasıl eğitilir? (tensorflow arka ucunu kullandığınızı, yani word2vec, eldiven veya hızlı metne benzediğini söyleyin) Varsayalım.

14 deep-learning  keras  word-embeddings 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. Geçen yıl kapalı . CIFAR-10 veri setinde 15 dönemden sonra yapılan eğitim, geçerlilik kaybının artık azalmamasına ve 1.4'e (% 60 doğrulama doğruluğu ile) bağlı kalmayacağı …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Bu yüzden kendime sinir ağlarını öğretmeye çalışıyorum (regresyon uygulamaları için, kedilerin resimlerini sınıflandırmak değil). İlk deneylerim, bir FIR filtresi ve Ayrık Fourier Dönüşümü ("önce" ve "sonra" sinyalleri üzerinde eğitim) uygulamak için bir ağı eğitiyordu, çünkü bunların ikisi de etkinleştirme işlevi olmayan tek bir katman tarafından uygulanabilen doğrusal işlemlerdir. Her ikisi …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean