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我可以在反向传播期间(有选择地)反转 Theano 梯度吗?
我热衷于利用最近论文中提出的架构 通过反向传播进行无监督域适应 http arxiv org pdf 1409 7495 pdf 在 Lasagne Theano 框架中 这篇论文的有点不同寻常之处在于它包含了一个 梯度反转层 invert
neuralnetwork
Theano
backpropagation
Lasagne
如何使用theano或烤宽面条将特定位置的重量值保持为零?
我是 theano 和烤宽面条的用户 我在处理输入矩阵的可变长度时遇到问题 i e x1 0 1 3 x2 1 2 matrix embedding 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 2 0 3 0 5 0 5 0 6 0
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neuralnetwork
Theano
Lasagne
烤宽面条自动编码器:如何使用解码器部分?
假设我在烤宽面条中有一个自动编码器 有两个编码层和两个 InverseLayers 作为解码器 input InputLayer l1 Conv1DLayer input l2 DenseLayer l1 decoder part l2p
machinelearning
neuralnetwork
Lasagne
autoencoder
如何计算卷积神经网络的参数个数?
我正在使用 Lasagne 为 MNIST 数据集创建 CNN 我密切关注这个例子 使用 Python 进行卷积神经网络和特征提取 我目前拥有的 CNN 架构 不包含任何 dropout 层 是 NeuralNet layers input
neuralnetwork
deeplearning
convneuralnetwork
Lasagne
nolearn
如何在 Python 上的 nolearn/lasagne/theano 中同时训练多个神经网络?
我正在编写一个校准管道来学习神经网络的超参数来检测 DNA 序列 的属性 因此 这需要在具有不同超参数的同一数据集上训练大量模型 我正在尝试优化它以在 GPU 上运行 与图像数据集相比 DNA 序列数据集非常小 通常是 4 个 通道 中的
python
neuralnetwork
Theano
Lasagne
nolearn
Lasagne 与 Theano 可能版本不匹配(Windows)
所以我终于设法让 theano 启动并在 GPU 上运行this指导 测试代码运行良好 告诉我它使用了 GPU 耶 然后我想尝试一下并遵循this数字识别 CNN 训练指南 问题是 我从烤宽面条调用 theano 的方式中收到错误 我猜这里
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Theano
Lasagne
从 Lasagne(Python 深度神经网络框架)获取输出
我从 Lasagne 的官方 github 加载了 mnist conv py 示例 在此 我想预测一下我自己的例子 我看到 lasagne layers get output 应该处理官方文档中的 numpy 数组 但它不起作用 我不知道
python
deeplearning
Lasagne
基于Lasagne实现限制玻尔兹曼机(RBM)
RBM理论部分大家看懂这个图片就差不多了 Lasagne写代码首先要确定层与层 RBM 正向反向过程可以分别当作一个层 权值矩阵互为转置即可 代码 coding utf 8 data format is bc01 written by Ph
RBM and Variants
Lasagne
Deep Learning
神经网络