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Scikit Learn 的 Keras 包装器 - AUC 评分器不起作用
我正在尝试使用Keras Scikit 学习包装器以便更容易地随机搜索参数 我在这里写了一个示例代码 其中 我生成一个人工数据集 我在用moons from scikit learn from sklearn datasets import
machinelearning
scikitlearn
neuralnetwork
Keras
Gridsearch
如何计算最佳批量大小?
有时我会遇到一个问题 OOM when allocating tensor with shape e g OOM when allocating tensor with shape 1024 100 160 其中 1024 是我的批量大小
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
Keras
gradientdescent
Matlab神经网络,如何强制使用某些集合进行训练、验证和测试?
如果您使用 GUI nnstart 则仅提供输入和输出 但您无法决定哪些行将作为训练 验证和测试集 因为它们是随机选择的 如何手动指定它们 您可以使用从 NNSTART 启动的任何 GUI 来创建一些示例训练代码 然后通过设置以下数据划分值
neuralnetwork
MATLAB
R 包 Deepnet:训练和测试 MNIST 数据集
我正在尝试使用以下方法训练 MNIST 数据集deepenet包的dbn dnn train功能 该任务是分类任务 我正在使用以下命令 dbn deepnet lt dbn dnn train train image data train
r
neuralnetwork
deeplearning
rbm
焦点损失实施
In the paper引入焦点损失后 他们指出损失函数的公式如下 Where 我在另一位作者的 Github 页面上找到了它的实现 他在自己的项目中使用了它paper 我在我拥有的分割问题数据集上尝试了该函数 它似乎工作得很好 下面是实现
neuralnetwork
Pytorch
convneuralnetwork
Probability
lossfunction
使用神经网络和 ReLU 逼近正弦函数
我正在尝试用神经网络 Keras 来近似正弦函数 是的 我读过相关的帖子 Link 1 Link 2 Link 3 使用具有 sigmoid 的四个隐藏神经元和具有线性激活的输出层效果很好 但也有一些设置提供的结果对我来说似乎很奇怪 由于我
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machinelearning
neuralnetwork
Regression
Keras
如何在 Tensorflow 中更新 2D 张量的子集?
我想更新 2D 张量中值为 0 的索引 因此 data 是一个 2D 张量 其第二行第二列索引值将替换为 0 但是 我收到类型错误 有人可以帮我吗 类型错误 ScatterUpdate 操作的输入 ref 需要左值输入 data tf Va
python
neuralnetwork
tensorflow
deeplearning
什么是词向量维度
我目前是深度学习的业余爱好者 正在这个网站上阅读有关 word2vector 的内容https www kaggle com c word2vec nlp tutorial details part 3 more fun with word
vector
neuralnetwork
scikit learn 如何初始化 MLPClassifier 的权重向量
我想知道如何sklearn neural network MLPClassifier初始化权重向量 在文档中page 没有提到权重向量默认是如何初始化的 Thanks 看一下代码here def init coef self fan in
python
scikitlearn
neuralnetwork
解决类别不平衡:扩大对损失和 SGD 的贡献
已添加对此问题的更新 我是比利时根特大学的研究生 我的研究是关于深度卷积神经网络的情感识别 我正在使用Caffe实施 CNN 的框架 最近我遇到了一个关于班级不平衡的问题 我正在使用大约 9216 个训练样本 5 被标记为阳性 1 其余样本
c
machinelearning
neuralnetwork
deeplearning
caffe
如何解释机器学习模型的损失和准确性[关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 目前不接受答案 当我使用 Theano 或 Tensorflow 训练我的神经网络时 它们会报告每个时期的一个名为 损失 的变量 我应该如何解释这个变量 损失越高越好或越差 或者它对我的神经网络的最
MATLAB 中神经网络分类的 10 倍交叉验证示例
我正在寻找在神经网络中应用 10 倍交叉验证的示例 我需要这个问题的链接答案 MATLAB 中 10 重 SVM 分类的示例 我想对所有 3 个类别进行分类 而在示例中只考虑了两个类别 编辑 这是我为 iris 示例编写的代码 load f
MATLAB
machinelearning
neuralnetwork
Classification
crossvalidation
具有缺失值的多元 LSTM
我正在使用 LSTM 解决时间序列预测问题 输入包含多个特征 因此我使用多元 LSTM 问题是有一些缺失值 例如 Feature 1 Feature 2 Feature n 1 2 4 nan 2 5 8 10 3 8 8 5 4 nan
tensorflow
neuralnetwork
Keras
LSTM
missingdata
TensorFlowdynamic_rnn状态
我的问题是关于 TensorFlow 方法tf nn dynamic rnn 它返回每个时间步的输出和最终状态 我想知道返回的最终状态是否是最大序列长度下的单元状态 或者是否由sequence length争论 为了更好地理解一个例子 我有
python
tensorflow
machinelearning
neuralnetwork
recurrentneuralnetwork
在 keras 中加载模型后的不同预测
我在 Keras 中构建了一个序列模型 经过训练后它给了我很好的预测 但是当我保存然后加载模型时 我没有在同一数据集上获得相同的预测 为什么 请注意 我检查了模型的权重 它们以及模型的架构都是相同的 并使用 model summary 和
python
tensorflow
Keras
neuralnetwork
Deeplearning4j
在张量流中与许多输入数据文件进行良好的混合
我正在使用 TensorFlow 希望训练深度 CNN 来预测围棋游戏的走法 我创建的数据集由 100 000 个二进制数据文件组成 其中每个数据文件对应于一个录制的游戏 并包含大约 200 个训练样本 游戏中的每个动作一个 我相信使用 S
python
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binaryfiles
tensorflow
如何将多线程应用于反向传播神经网络训练?
在我的大学项目中 我正在创建一个神经网络 可以对信用卡交易欺诈与否的可能性进行分类 我正在用反向传播进行训练 我正在用 Java 写这个 我想应用多线程 因为我的电脑是四核i7 花几个小时训练却发现我的大部分核心都闲置 这让我很烦恼 但是我
Java
artificialintelligence
neuralnetwork
Caffe 训练无需测试
我在用Caffe在已知图像数据库上训练 AlexNet 我正在进行基准测试并希望排除测试阶段 这里是solver prototxt对于亚历克斯网络 net models bvlc alexnet train val prototxt tes
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neuralnetwork
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caffe
Keras 的 dropout 实现正确吗?
The KerasDropout参考的实施这张纸 以下摘录自该论文 这个想法是在测试时使用单个神经网络而不丢失 该网络的权重是经过训练的按比例缩小的版本 重量 如果在训练期间以概率 p 保留一个单元 则 该单元的输出重量在测试时乘以 p 为
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neuralnetwork
deeplearning
Keras
regularized
XOR 问题可以用 2x2x1 神经网络无偏差解决吗?
如果没有偏差 具有 2 个输入节点 2 个隐藏节点和一个输出的神经网络是否应该能够解决 XOR 问题 或者它会被卡住吗 保留偏差 它不会看到您输入的值 就一对一的类比而言 我喜欢将偏差视为抵消c 直线方程中的值 y mx c 它为您的系统添
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