Programmazione neural-network

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Massimizza il MSE di un modello di keras

Ho una rete generativa contraddittoria, in cui il discriminatore viene minimizzato con l'MSE e il generatore dovrebbe essere massimizzato. Perché entrambi sono avversari che perseguono l'obiettivo opposto. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) Cosa devo adattare per ottenere un modello di generatore che beneficia …

11 python tensorflow keras neural-network maximize

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In che modo i parametri di un modello Pytorch non possono essere foglie ed essere nel grafico di calcolo?

Sto cercando di aggiornare / modificare i parametri di un modello di rete neurale e quindi avere il passaggio in avanti della rete neurale aggiornata essere nel grafico di calcolo (indipendentemente da quanti cambiamenti / aggiornamenti facciamo). Ho provato questa idea ma ogni volta che lo faccio pytorch imposta i …

10 python machine-learning neural-network pytorch

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L'oggetto è enumerabile ma non indicizzabile?

Riepilogo e domanda del problema Sto cercando di esaminare alcuni dei dati all'interno di un oggetto che possono essere enumerati ma non indicizzati. Sono ancora una novità per Python, ma non capisco come sia possibile. Se riesci a enumerarlo, perché non riesci ad accedere all'indice allo stesso modo dell'enumerazione? E …

10 python tensorflow neural-network kaggle

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Keras che non supportano TensorFlow 2.0. Raccomandiamo di usare `tf.keras`, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14

Si è verificato un errore relativo a (Keras che non supporta TensorFlow 2.0. Si consiglia di utilizzare tf.keras, o in alternativa, il downgrade a TensorFlow 1.14.) Eventuali raccomandazioni. Grazie import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small …

9 python tensorflow keras neural-network tf.keras

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Utilizzando il modulo del cervello di Gekko, come posso determinare quanti livelli e quale tipo di livello utilizzare per risolvere un problema di apprendimento profondo?

Sto imparando a usare il modulo cerebrale di Gekko per applicazioni di apprendimento profondo. Ho creato una rete neurale per apprendere la funzione numpy.cos () e quindi produrre risultati simili. Ottengo una buona misura quando i limiti del mio allenamento sono: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) Ma il modello cade a pezzi …

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