Вопросы с тегом «tensorflow»

Мне известно, что керас служит высокоуровневым интерфейсом для TensorFlow. Но мне кажется, что keras может выполнять множество функций самостоятельно (ввод данных, создание моделей, обучение, оценка). Кроме того, некоторые функции TensorFlow могут быть перенесены непосредственно на кера (например, можно использовать метрику tf или функцию потерь в кера). Мой вопрос: что предлагает …

16 keras  tensorflow 

Я начинаю изучать машинное обучение с сайта Tensorflow. Я разработал очень элементарное понимание процесса, которому следует программа глубокого обучения (этот метод заставляет меня учиться быстрее, чем читать книги и большие статьи). Есть несколько запутанных вещей, с которыми я столкнулся, 2 из них: предвзятость Вес В учебном пособии MNIST на веб-сайте …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Google недавно включил в ночной сборку tenorflow свой режим Eager , обязательный API для доступа к возможностям вычисления tenorflow. Как тензор потока готовы сравнивать с PyTorch? Некоторые аспекты, которые могут повлиять на сравнение: Преимущества и недостатки стремления из-за его статического графа наследства (например, имена в узлах). Внутренние ограничения у одного …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Я тренирую сверточную нейронную сеть для классификации изображений в условиях тумана (3 класса). Однако для каждого из 150 000 изображений у меня также есть четыре метеорологические переменные, которые могут помочь в прогнозировании классов изображений. Мне было интересно, как я могу добавить метеорологические переменные (например, температуру, скорость ветра) к существующей структуре …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

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 проблема классификации с сильно несбалансированными данными. Я прочитал, что снова и Undersampling, а также изменения стоимости на недостаточно категоричные результаты приведут к лучшей подгонке. До того, как это было сделано, тензорный поток классифицировал бы каждый вход как группу большинства (и получал бы точность более 90%, как бы бессмысленно …

12 tensorflow  loss-function 

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 

В настоящее время я делаю курс по тензорному потоку, в котором они использовали tf.one_hot (индексы, глубина). Теперь я не понимаю, как эти индексы превращаются в эту двоичную последовательность. Может кто-нибудь, пожалуйста, объясните мне точный процесс ???

11 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

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 

В настоящее время я пытаюсь обучить модель для большого файла CSV (> 70 ГБ с более чем 60 миллионов строк). Для этого я использую tf.contrib.learn.read_batch_examples. Я изо всех сил пытаюсь понять, как эта функция на самом деле читает данные. Если я использую размер пакета, например, 50 000, считывает ли он …

11 python  tensorflow 

Я делаю простую нейронную сеть, используя тензор потока, с данными, которые я собрал сам, однако, это не сотрудничает: PI столкнулся с ошибкой, которую я не могу исправить или исправить, и я буду рад вашей помощи. Сообщение об ошибке: TypeError: Аргумент Fetch 2861.6152 из 2861.6152 имеет недопустимый тип, должен быть строкой …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

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 новичок в ML и TensorFlow (я начал около нескольких часов назад), и я пытаюсь использовать его для прогнозирования следующих нескольких точек данных во временном ряду. Я беру свой вклад и делаю это с этим: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn