Вопросы с тегом «keras»

При использовании обратного вызова ранней остановки в Keras обучение останавливается, когда некоторая метрика (обычно потеря проверки) не увеличивается. Есть ли способ использовать другую метрику (например, точность, отзыв, f-мера) вместо потери проверки? Все примеры, которые я видел до сих пор, похожи на этот: callbacks.EarlyStopping (monitor = 'val_loss', терпение = 5, verbose …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

Я пытался понять, как представлять и формировать данные для составления многомерного и многомерного прогноза временных рядов с использованием Keras (или TensorFlow), но я все еще очень неясен после прочтения многих постов / учебников / документации в блоге о том, как представлять данные в правильная форма (большинство примеров немного меньше Мой …

12 python  keras  rnn  lstm 

Я пытаюсь реализовать общие слои в Keras. Я вижу, что Keras имеет keras.layers.concatenate, но я не уверен в документации о его использовании. Могу ли я использовать его для создания нескольких общих слоев? Как лучше всего реализовать простую общую нейронную сеть, как показано ниже, с использованием Keras? Обратите внимание, что все …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

У меня есть большой многомерный набор данных, который генерируется каждый день. Каков будет хороший подход для выявления любых «аномалий» по сравнению с предыдущими днями? Является ли это подходящей проблемой, которую можно решить с помощью нейронных сетей? Любые предложения приветствуются. дополнительная информация: примеров нет, поэтому метод должен сам определять аномалии

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

У меня есть сверточная модель + LSTM в Керасе, похожая на эту (ссылка 1), которую я использую для конкурса Kaggle. Архитектура показана ниже. Я обучил его на своем маркированном наборе из 11000 образцов (два класса, начальная распространенность ~ 9: 1, поэтому я увеличил выборку с 1 до примерно 1/1) в …

12 keras  cross-validation  overfitting 

Я пытаюсь реализовать эту статью на множестве медицинских изображений. Я делаю это в Керасе. Сеть по существу состоит из 4 слоев conv и max-pool, за которыми следуют полностью связанный слой и программный классификатор max. Насколько я знаю, я следовал архитектуре, упомянутой в статье. Однако потери и точность проверки просто остаются …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть проблема классификации, определяемая как: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Я только что построил эту нейронную сеть LSTM с Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

Я работаю с Python, scikit-learn и keras. У меня есть 3000 тысяч изображений лицевых часов, таких как следующие: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Я хочу написать программу, которая получит в качестве входных данных фотографию настоящих часов, которые могут быть сделаны в менее идеальных условиях, чем фотографии выше (другой цвет …

11 python  neural-network  keras 

Я попытался определить пользовательскую метрическую функцию (F1-Score) в Keras (бэкэнд Tensorflow) согласно следующему: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Пока все хорошо, но …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Я работаю над моделью Seq2Seq, используя LSTM от Keras (используя Theano background), и я хотел бы распараллелить процессы, потому что даже нескольким МБ данных требуется несколько часов для обучения. Ясно, что графические процессоры намного лучше в параллелизации, чем процессоры. На данный момент у меня есть только процессоры для работы. Я …

11 tensorflow  keras  theano  parallel 

Я пытаюсь создать систему распознавания жестов для классификации жестов ASL (американский язык жестов) , поэтому мой ввод должен представлять собой последовательность кадров либо из камеры, либо из видеофайла, затем он обнаруживает последовательность и сопоставляет ее с соответствующей занятия (спать, помогать, есть, бегать и т. д.) Дело в том, что я …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Подробности: GPU : GTX 1080 Обучение : ~ 1,1 млн. Изображений, принадлежащих 10 классам Проверка : ~ 150 тысяч изображений, относящихся к 10 классам Время за эпоху : ~ 10 часов Я установил CUDA, cuDNN и Tensorflow (также Tensorflow GPU). Я не думаю, что моя модель настолько сложна, что занимает …

10 machine-learning  python  keras 

Предыстория: при настройке нейронных сетей с активацией Relu я обнаружил, что иногда прогноз становится почти постоянным. Я полагаю, что это связано с гибелью нейронов релу во время тренировок, как указано здесь. (В чем проблема «умирающего ReLU» в нейронных сетях? ) Вопрос: Что я надеюсь сделать, так это реализовать проверку в …

10 machine-learning  neural-network  keras