Вопросы с тегом «keras»

Я использую Python Keras packageдля нейронной сети. Это ссылка . Is batch_sizeравно числу тестовых образцов? Из Википедии у нас есть эта информация: Однако в других случаях оценка градиента суммы может потребовать дорогостоящих оценок градиентов от всех функций слагаемых. Когда обучающий набор огромен и простых формул не существует, оценка сумм градиентов …

176 neural-networks  python  terminology  keras 

Необходимо понимать работу слоя «Встраивание» в библиотеке Keras. Я выполняю следующий код в Python 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) который дает следующий вывод input_array = [[4 1 …

70 text-mining  word-embeddings  keras 

Я тренирую нейронную сеть, чтобы классифицировать набор объектов в n-классы. Каждый объект может принадлежать нескольким классам одновременно (несколько классов, несколько меток). Я читал, что для многоклассовых задач обычно рекомендуется использовать softmax и категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь вместо mse, и я более или менее понимаю, почему. Для моей проблемы …

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

Вот, посмотрите: вы можете точно увидеть, где заканчиваются тренировочные данные. Тренировочные данные идут от до 1 .- 1-1-1111 Я использовал Keras и плотную сеть 1-100-100-2 с активацией tanh. Я вычисляю результат по двум значениям, p и q как p / q. Таким образом, я могу получить любой размер числа, используя …

21 regression  neural-networks  python  keras 

Я пытаюсь использовать пример, описанный в документации Keras, под названием «Stacked LSTM для классификации последовательностей» (см. Код ниже) и не могу определить input_shapeпараметр в контексте моих данных. В качестве входных данных у меня есть матрица последовательностей из 25 возможных символов, закодированных в целых числах в дополненную последовательность максимальной длины 31. …

20 lstm  keras  shape  dimensions 

Я проходил документооборот по керасам и нашел два типа конвульсий Conv1D и Conv2D. Я выполнил поиск в Интернете, и это то, что я понимаю о Conv1D и Conv2D; Conv1D используется для последовательностей, а Conv2D - для изображений. Я всегда думал, что нервные сети свертки использовались только для изображений и таким …

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

Можем ли мы предоставить изображения с переменным размером в качестве входных данных для сверточной нейронной сети для обнаружения объектов? Если возможно, как мы можем это сделать? Но если мы попытаемся обрезать изображение, мы потеряем некоторую часть изображения, и если мы попытаемся изменить его размер, то четкость изображения будет потеряна. Означает …

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

В качестве продолжения Моей нейронной сети не могу даже изучить евклидово расстояние, я упростил еще больше и попытался обучить один ReLU (со случайным весом) одному ReLU. Это самая простая сеть, которая существует, и все же половину времени она не может сходиться. Если исходное предположение имеет ту же ориентацию, что и …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

Как обучается слой внедрения в слое Keras Embedding? (скажем, используя тензор потока бэкэнда, то есть он похож на word2vec, glove или fasttext) Предположим, мы не используем предварительно обученное вложение.

14 deep-learning  keras  word-embeddings 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Тренировка после 15 эпох в наборе данных CIFAR-10, кажется, делает потерю проверки больше не снижающейся, придерживаясь приблизительно 1,4 (с …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Поэтому я пытаюсь научить себя нейронным сетям (для регрессионных приложений, а не для классификации изображений кошек). Моими первыми экспериментами было обучение сети внедрению КИХ-фильтра и дискретного преобразования Фурье (обучение сигналам «до» и «после»), поскольку обе эти линейные операции могут быть реализованы одним слоем без функции активации. Оба работали нормально. Тогда …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean