Statistiche e Big Data keras

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Qual è la dimensione del batch nella rete neurale?

Sto usando Python Keras packageper la rete neurale. Questo è il collegamento . È batch_sizeuguale al numero di campioni di prova? Da Wikipedia abbiamo queste informazioni: Tuttavia, in altri casi, la valutazione del gradiente di somma può richiedere costose valutazioni dei gradienti da tutte le funzioni di summand. Quando il …

176 neural-networks python terminology keras

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Come funziona il livello 'Incorporamento' di Keras?

È necessario comprendere il funzionamento del livello 'Incorporamento' nella libreria Keras. Eseguo il seguente codice in 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) che fornisce il seguente output …

70 text-mining word-embeddings keras

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Quale funzione di perdita per compiti di classificazione multi-classe e multi-etichetta nelle reti neurali?

Sto addestrando una rete neurale per classificare un insieme di oggetti in n-classi. Ogni oggetto può appartenere a più classi contemporaneamente (multi-classe, multi-etichetta). Ho letto che per problemi multi-classe è generalmente raccomandato l'uso di softmax e entropia incrociata categorica come funzione di perdita invece di mse e capisco più o …

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

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Come posso migliorare la mia rete neurale nel prevedere le onde sinusoidali?

Qui, dai un'occhiata: puoi vedere esattamente dove finiscono i dati di allenamento. I dati di allenamento vanno da a .- 1−1-1111 Ho usato Keras e una rete densa 1-100-100-2 con attivazione tanh. Calcolo il risultato da due valori, p e q come p / q. In questo modo posso raggiungere …

21 regression neural-networks python keras

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Comprensione del parametro input_shape in LSTM con Keras

Sto cercando di usare l'esempio descritto nella documentazione di Keras denominata "Stacked LSTM per la classificazione delle sequenze" (vedere il codice seguente) e non riesco a capire il input_shapeparametro nel contesto dei miei dati. Ho come input una matrice di sequenze di 25 possibili caratteri codificati in numeri interi in …

20 lstm keras shape dimensions

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Qual è la differenza tra Conv1D e Conv2D?

Stavo esaminando i documenti di convoluzione di keras e ho trovato due tipi di convulsioni Conv1D e Conv2D. Ho fatto qualche ricerca sul web e questo è ciò che capisco di Conv1D e Conv2D; Conv1D viene utilizzato per le sequenze e Conv2D utilizza per le immagini. Ho sempre pensato che …

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

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È possibile fornire immagini di dimensioni variabili come input per una rete neurale convoluzionale?

Possiamo fornire immagini di dimensioni variabili come input per una rete neurale convoluzionale per il rilevamento di oggetti? Se possibile, come possiamo farlo? Ma se proviamo a ritagliare l'immagine, perderemo una parte dell'immagine e se proviamo a ridimensionare, allora la chiarezza dell'immagine andrà persa. Significa che l'uso della proprietà di …

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

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Perché una sola ReLU non può imparare una ReLU?

Come follow-up della mia rete neurale non riesco nemmeno a imparare la distanza euclidea, ho semplificato ancora di più e ho cercato di addestrare una singola ReLU (con peso casuale) su una singola ReLU. Questa è la rete più semplice che ci sia, eppure la metà delle volte non riesce …

15 machine-learning neural-networks optimization keras

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Come viene addestrato il livello di incorporamento nel livello Incorporamento di Keras

Come viene addestrato il livello di incorporamento nel livello Incorporamento di Keras? (ad esempio usando tensorflow backend, il che significa che è simile a word2vec, glove o fasttext) Supponiamo di non utilizzare un incorporamento predefinito.

14 deep-learning keras word-embeddings

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Differenza tra una singola rete LSTM e una rete neurale LSTM a 3 unità

LSTM nel seguente codice Keras input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) può essere rappresentato come Capisco che quando chiamiamo model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))la (sola) unità LSTM prima elabora il vettore [1], quindi [2] più il feedback dall'input precedente e così via fino al vettore [4]. In altre …

12 machine-learning neural-networks lstm keras

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CIFAR-10 Impossibile ottenere una precisione superiore al 60%, Keras con backend Tensorflow [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso l'anno scorso . L'allenamento dopo 15 epoche sul set di dati CIFAR-10 sembra che la perdita di validazione non diminuisca più, …

11 neural-networks conv-neural-network keras

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La mia rete neurale non può nemmeno imparare la distanza euclidea

Quindi sto cercando di insegnare a me stesso le reti neurali (per applicazioni di regressione, non classificare immagini di gatti). I miei primi esperimenti sono stati l'addestramento di una rete per implementare un filtro FIR e una trasformata discreta di Fourier (addestramento sui segnali "prima" e "dopo"), dal momento che …

9 machine-learning neural-networks optimization keras euclidean

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