Domande taggate «keras»

Libreria di rete neurale open source di alto livello per Python e R. È in grado di utilizzare TensorFlow o Theano come backend.

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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 …

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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 …

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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 …


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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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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 …



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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 …


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