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Tensorflow - 保存模型
我有以下代码 在尝试保存模型时出现错误 我可能做错了什么 我该如何解决这个问题 import tensorflow as tf data labels cifar tools read data C Users abc Desktop Te
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neuralnetwork
convneuralnetwork
Keras:模型准确率在达到 99% 准确率后下降,损失为 0.01
我正在 keras 中使用改编的 LeNet 模型来进行二元分类 我有大约 250 000 个训练样本 比率为 60 40 我的模型训练得很好 第一个 epoch 的准确率达到 97 损失为 0 07 10 个 epoch 后 准确率超过
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Keras
如何解释和转换 Keras 分类器的预测值?
我正在训练我的 Keras 模型来预测 使用提供的数据参数 它是否会射击 并且它将以 0 表示否 1 表示是的方式表示 然而 当我尝试预测它时 我得到的是浮点值 我尝试使用与训练数据完全相同的数据来获取 1 但它不起作用 我使用下面的数据尝
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Keras
neuralnetwork
Matlab - 神经网络训练
我正在努力创建一个具有反向传播的 2 层神经网络 神经网络应该从 20001x17 向量获取数据 该向量在每行中包含以下信息 前 16 个单元格包含从 0 到 15 的整数 它们充当变量 帮助我们确定在看到这些变量时要表达的 26 个字母中
MATLAB
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neuralnetwork
Tensorflow 中的平衡准确度分数
我正在为高度不平衡的分类问题实现 CNN 并且我想在张量流中实现自定义指标以使用 选择最佳模型 回调 具体来说 我想实现平衡的准确度分数 这是每个类别的召回率的平均值 请参阅 sklearn 实现here https scikit lear
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Metrics
液态状态机:它是如何工作的以及如何使用它?
我现在正在学习LSM 液态状态机 我试图了解它们到底是如何用于学习的 我对在网上读到的内容感到非常困惑 我将写出到目前为止我所理解的内容 但这可能是不正确的 所以如果您能纠正我并解释什么是正确的 我会很高兴 LSM 根本没有经过训练 它们只
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neuralnetwork
了解随机起始权重对神经网络性能的影响
使用 R 和包neuralnet 我尝试对数据进行建模 如下所示 这些是几天内以 10 分钟为间隔的温度读数 上面是 2 天的截图 使用下面的代码 我将神经网络拟合到数据 可能有更简单的方法来对这些精确数据进行建模 但将来数据可能看起来完全
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neuralnetwork
deeplearning
将有状态 LSTM 称为功能模型?
我有一个状态 LSTM 定义为顺序模型 model Sequential model add LSTM stateful True 后来 我将其用作功能模型 input 1 input 2 Input Input output 1 mode
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neuralnetwork
Keras
recurrentneuralnetwork
Keras:使用 flow_from _directory() 函数为两个输入模型创建自定义生成器
我试图用以下方法训练我的暹罗网络fit generator 我从这个答案中了解到 Keras 如何将 fit generator 与多个输入一起使用 https stackoverflow com questions 49404993 ke
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Keras
neuralnetwork
Generator
convneuralnetwork
输入数据集如何输入神经网络?
如果我的数据集中有 1000 个观测值 其中包含 15 个特征和 1 个标签 那么输入神经元中的数据如何用于前向传播和反向传播 是逐行馈送 1000 个观测值 一次一个 并根据每个观测值馈送更新权重 还是以输入矩阵形式给出完整数据 然后根据
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backpropagation
supervisedlearning
ValueError:变量 rnn/basic_rnn_cell/kernel 已存在,不允许。您的意思是在 VarScope 中设置reuse=True 或reuse=tf.AUTO_REUSE 吗?
有什么想法可以解决下面显示的问题吗 根据我在网上找到的信息 它与重用张量流范围的问题相关 但没有任何效果 ValueError Variable rnn basic rnn cell kernel already exists disall
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tensorflow
neuralnetwork
反向传播实现问题
我应该做什么 我有一个黑白图像 100x100px 我应该训练一个反向传播 http en wikipedia org wiki Backpropagation神经网络与该图像 输入是图像的 x y 坐标 从 0 到 99 输出是 1 白色
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artificialintelligence
machinelearning
neuralnetwork
简单的神经网络无法学习异或
我正在尝试学习神经网络 并编写了一个简单的反向传播神经网络 该网络使用 sigmoid 激活函数 随机权重初始化和学习 梯度动量 当配置 2 个输入 2 个隐藏节点和 1 个时 它无法学习 XOR 和 AND 然而 它会正确地学习 OR 我
ruby
machinelearning
neuralnetwork
为什么我的 keras LSTM 模型陷入无限循环?
我正在尝试构建一个小型 LSTM 它可以通过在现有 Python 代码上进行训练来学习编写代码 即使是垃圾代码 我已将数百个文件中的数千行代码连接到一个文件中 每个文件以
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tensorflow
Keras
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LSTM
如何在 CAFFE 的新网络中重复使用同一网络两次
我有一个预训练的网络 我们称之为N 我想在新网络中使用两次 有人知道如何复制吗 然后我想为每个副本分配不同的学习率 例如 N1是第一个副本N N2是第二个副本N 新网络可能如下所示 N1 gt joint ip N2 gt layer 我知
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deeplearning
caffe
pytorch grad 在 .backward() 之后为 None
我刚刚安装火炬 1 0 0 on Python 3 7 2 macOS 并尝试tutorial https pytorch org tutorials beginner blitz autograd tutorial html sphx g
python
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neuralnetwork
Pytorch
Keras 文本预处理 - 将 Tokenizer 对象保存到文件中以进行评分
我按照以下步骤 大致 使用 Keras 库训练了一个情感分类器模型 使用 Tokenizer 对象 类将文本语料库转换为序列 使用 model fit 方法构建模型 评估这个模型 现在 为了使用此模型进行评分 我可以将模型保存到文件中并从文
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neuralnetwork
NLP
deeplearning
Keras
增加或减少添加神经元或权重的学习率?
我有一个卷积神经网络 我修改了它的架构 我没有时间重新训练和执行交叉验证 对最佳参数进行网格搜索 我想要直观地调整学习率 我是不是该increase or decrease我的 RMS 基于 SGD 优化器的学习率 如果 I add mor
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neuralnetwork
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convneuralnetwork
将静态数据(不随时间变化)添加到 LSTM 中的序列数据
我正在尝试建立一个如下图所示的模型 请看下图 我想在 LSTM 层中传递序列数据 在另一个前馈神经网络层中传递静态数据 血型 性别 后来我想将它们合并 然而 我对这里的维度感到困惑 如果我的理解是正确的 如图所示 5维序列数据如何与4维静态
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Keras
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Sequence
LSTM
如何在prototxt文件中写注释?
我找不到如何写评论prototxt files 有没有办法在 prototxt 文件中添加注释 如何 Thanks 您可以通过添加评论 char 之后的行中的所有内容都是注释 layer name aLayerWithComments I
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caffe
protocolbuffers
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