Tag: deep-learning

Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, dessen Ziel es ist, zu lernen komplexe Funktionen über spezielle neuronale Netzwerk-Architekturen, die „in die Tiefe“ (aus mehreren Schichten). Dieser tag sollte genutzt werden, um Fragen über die Implementierung von deep-learning-Architekturen. General machine-learning-Fragen sollten mit dem Stichwort „machine learning“. Darunter ein tag für die relevanten software-Bibliothek (z.B. „keras“ oder „tensorflow“) ist hilfreich.

Multi-label-regression in Caffe

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ich bin Extraktion 30 Gesichts-Eckdaten (x,y) eines eingangsbildes als pro kaggle facialkeypoints Wettbewerb. Wie richte ich den caffe zum ausführen einer regression und produzieren 30 dimensionale Ausgabe??. Input: 96x96 image Output: 30 - (30 dimensions). Wie richte

Tensorflow Rückkehr ähnlichen Bildern

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Möchte ich verwenden Google Tensorflow zurückkehren ähnliche Bilder, um ein input-Bild. Habe ich installiert Tensorflow von http://www.tensorflow.org (mit PIP-installation - pip und python 2.7) auf Ubuntu14.04 auf eine virtuelle Maschine CPU. Heruntergeladen habe ich das trainierte Modell

deep-learning google-image-search neural-network python-2.7 tensorflow

Hat K. Funktion Methode von Keras mit Tensorflow backend-arbeiten mit Netzwerk-Schichten?

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Habe ich vor kurzem begonnen haben, mit Keras zu bauen neuronale Netze. Ich baute ein einfaches CNN zu klassifizieren MNIST Datensatz. Vor dem lernen das Modell, das ich verwendet K.set_image_dim_ordering('th') um in den plot ein convolutional layer

deep-learning keras tensorflow

Caffe sigmoid-Kreuz-Entropie-Verlust

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Ich bin mit dem Sigma-Kreuz-Entropie-Verlust-Funktion für multilabel-Klassifizierung problem wie dargelegt dieses tutorial. Jedoch, in der beide Ihre Ergebnisse auf die Anleitung und meine Ergebnisse, die Ausgabe, die Vorhersagen sind im Bereich (-Inf, Inf), während der Bereich der

caffe deep-learning machine-learning neural-network

Wie man Referenz name der variable/Platzhalter?

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Durch die Namen, die ich mich beziehe: tf.placeholder(tf.float32, name='NAME') tf.get_variable("W", [n_in, n_out],initializer=w_init()) Habe ich mehrere Platzhalter, die ich für den Zugriff von außerhalb Funktionen, ohne dabei die Referenz, mit der Annahme, dass die Platzhalter halten den angegebenen

deep-learning machine-learning neural-network python tensorflow

Wie um es zu vergrößern ein tensor(doppelter Wert) in tensorflow?

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Ich bin neu in TensorFlow. Ich bin zu versuchen, die global_context Extraktion in diesem Papier https://arxiv.org/abs/1506.04579, das ist eigentlich eine Durchschnittliche pooling über die gesamte Funktion der Karte, dann duplizieren Sie die 1x1-feature-Karte wieder auf die ursprüngliche

conv-neural-network deep-learning neural-network tensorflow

Was ist die definition eines nicht-trainierbare parameter?

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Was ist die definition von nicht trainierbar parameter in einem Modell? Zum Beispiel, während Sie den Aufbau Ihrer eigenen Modell, dessen Wert 0 ist als default, aber wenn Sie verwenden möchten, ein inception-Modell, es ist immer etwas

caffe deep-learning keras tensorflow theano

immer ValueError : "Können nur Tupel-index mit einem MultiIndex "

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Ich versuche, eine einfache Implementierung RNN, um vorherzusagen, der die nächste ganze Zahl in eine integer-Sequenz. Also, ich habe einen Datensatz wie folgt: Id Sequence 1 1,0,0,2,24,552,21280,103760,70299264,5792853248,587159944704 2 1,1,5,11,35,93,269,747,2115,5933,16717,47003,132291,372157,1047181,2946251,8289731,23323853,65624397,184640891,519507267,1461688413,4112616845,11571284395,32557042499,91602704493,257733967693 4 0,1,101,2,15,102,73,3,40,16,47,103,51,74,116,4,57,41,125,17,12,48,9,104,30,52,141,75,107,117,69,5,148,58,88,42,33,126,152,18,160,13,38,49,55,10,28,105,146,31,158 5 1,4,14,23,42,33,35,34,63,66,87,116,84,101,126,164,128,102,135,143,149,155,203,224,186,204,210,237,261,218,219,286,257,266,361,355,336,302,374,339,371,398,340,409,348,388,494,436,407,406 6 1,1,2,5,4,2,6,13,11,4,10,10,12,6,8,29,16,11,18,20,12,10,22,26,29,12,38,30,28,8,30,61,20,16,24,55,36,18,24,52,40,12,42,50,44,22,46,58,55,29,32,60,52,38,40,78,36,28,58,40,60,30,66,125,48,20,66,80,44,24 9 0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365,396,424,455,485,516,546,577,608,638,669,699,730,761,789,820,850,881,911,942,973,1003,1034,1064,1095,1126,1155,1186,1216,1247,1277,1308,1339,1369,1400,1430

deep-learning keras python rnn

TensorFlow - Texterkennung in Bild

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Geschlossen. Diese Frage muss mehr fokussiert. Es ist derzeit nicht akzeptieren Antworten. verbessern Wollen dieser Frage? Update die Frage, also es konzentriert sich auf ein problem, das nur durch Bearbeiten diesem post. Geschlossen vor 2 Jahren. Ich

deep-learning python tensorflow text-recognition

Überprüfen Sie die Gesamtanzahl der Parameter in einem Modell PyTorch

2 Antworten

Wie zählen Sie die Gesamtzahl der Parameter in a PyTorch Modell? Etwas ähnliches model.count_params() in Keras. InformationsquelleAutor Fábio Perez | 2018-03-09

deep-learning pytorch

so fügen label image data set für die Einstufung?

2 Antworten

Ich bin mit python 3.6 installiert auf mac os. Ich habe die text-Datei zu speichern, dass der name des Bildes und die Nummer der Klasse jedes einzelnen Bildes auf. #label.txt: img0001.jpg 1 img0002.jpg 3 img0003.jpg 5 img0004.jpg

deep-learning machine-learning python tensorflow

Was ist der Unterschied zwischen Keras Modell.evaluate() und Modell.predict()?

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Ich verwendet Keras biomedizinische Bild-Segmentierung segment Nervenzellen im Gehirn. Ich verwendet model.evaluate() es gab mir Dice-Koeffizient: 0.916. Allerdings, wenn ich model.predict(), dann eine Schleife durch die vorhergesagte Bilder durch die Berechnung des Dice-Koeffizienten, der Dice-Koeffizient ist 0,82.

deep-learning image-segmentation keras machine-learning neural-network

Wie kann ich speed up deep learning auf einem nicht-NVIDIA-setup?

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Da ich nur eine AMD A10-7850 APU, und nicht die Mittel haben, um auf zu verbringen, ein $800-$1200 NVIDIA-Grafikkarte, ich bin versucht, dies mit den Ressourcen habe ich, um zu beschleunigen deep learning via tensorflow/keras. Zunächst habe

caffe deep-learning tensorflow theano torch

[Caffè]: Check failed: ShapeEquals(proto) Form-mismatch (Umformen nicht gesetzt)

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Ich habe diesen Fehler und ich habe versucht, einen Blick in das Internet, aber ich habe nichts klar. Trainierte ich meine net mit Caffe erfolgreich mit rund 82% Genauigkeit. Jetzt versuche ich es mal mit einem Bild

c++caffe deep-learning python

Kombinieren Sie zu Keras funktionale Modelle

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Ich versuche zu imitieren, diese keras blog über die fine-tuning-Bild-Klassifizierungen. Ich möchte die Inceptionv3 gefunden auf einem fchollet repo. Inception ist ein Model (funktionale API), ich kann also nicht einfach tun model.add(top_model) vorbehalten ist Sequential. Wie kann

deep-learning keras python

Zug multi-class-image classifier in Keras

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War ich nach einer Anleitung zu lernen, trainieren eines Klassifikators mit Keras https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html Insbesondere aus der zweites Skript des Autors, ich wollte transformieren Sie das Skript in ein einer, mit dem Zug multi-class Klassifikator(war eine binäre für

deep-learning keras machine-learning one-hot-encoding python

- Überprüfung fehlgeschlagen: mdb_status == 0 (2 vs. 0) Keine solche Datei oder Verzeichnis

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Erhielt ich die folgende Fehlermeldung während meiner Ausbildung die Daten. Ich habe versucht, alle Lösungen, die im internet angegeben und nichts scheint zu funktionieren für mich. Ich habe die Pfade überprüft und die Größe der lmdb-Dateien, die

caffe computer-vision deep-learning lmdb machine-learning

Extrahieren von GEWICHTE aus .caffemodel ohne caffe installiert in Python

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Gibt es einen relativ einfachen Weg zu extrahieren GEWICHTE in Python aus einer der vielen pretrained Modelle im Caffe Zoo OHNE CAFFE (noch pyCaffe)? d.h. Parsen .caffemodel im HDF5/numpy oder was auch immer-format, kann gelesen werden, indem

caffe deep-learning neural-network pycaffe python

Kann ich mit autoencoder für clustering?

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In den folgenden code, verwenden Sie autoencoder als überwachtes clustering, Klassifikation, weil Sie Daten Etiketten. http://amunategui.github.io/anomaly-detection-h2o/ Aber, kann ich mit autoencoder zu cluster-Daten wenn ich Sie nicht haben Ihre Etiketten.? Hinsichtlich InformationsquelleAutor forever | 2016-11-24

autoencoder deep-learning h2o

Wie man mehr Gewicht auf bestimmte Funktionen im maschinellen lernen?

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Wenn eine Bibliothek, wie scikit-learn, wie ordne ich mehr Gewicht auf bestimmte features in der Eingabe zu einem classifier wie SVM? Ist das etwas, was Menschen tun oder gibt es eine andere Lösung für mein problem? Warum

deep-learning machine-learning nlp scikit-learn

Was ist ein"Python" - " Schicht im caffe?

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Caffe hat einen layer-Typ "Python". Beispielsweise dieser Schicht-Typ kann verwendet werden, als Verlust Ebene. Bei anderen Gelegenheiten wird es als input-layer. Was ist diese Schicht geben? Wie kann diese Schicht verwendet werden? InformationsquelleAutor Shai | 2016-12-27

caffe deep-learning machine-learning neural-network python

Wie funktioniert keras Griff mehrere Verluste?

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Also meine Frage ist, wenn ich so etwas wie: model = Model(inputs = input, outputs = [y1,y2]) l1 = 0.5 l2 = 0.3 model.compile(loss = [loss1,loss2], loss_weights = [l1,l2], ...) Was bedeutet keras tun, die Verluste zu

backpropagation deep-learning keras loss-function

TensorFlow: Incompatible shapes: [100,155] vs. [128,155] bei der Kombination von CNN und LSTM

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Problem Ich bin immer eine inkompatible Form Fehler beim stack ein Conv -> Lstm -> Voll verbundenen Schichten für eine audio-regression Aufgabe. Ich kann nicht herausfinden, warum bin ich immer die Fehler, ich bin immer - die

deep-learning neural-network python tensorflow

Ist es empfehlenswert TensorFlow unter Ubuntu oder unter Windows?

2 Antworten

Ich bin ein Neuling auf TensorFlow (und die ganze Tiefe lernen, wie gut). Ich habe einen Rechner mit dual-boot, Windows 10 und Ubuntu-16. Unter welchem OS soll ich installieren und ausführen TensorFlow? Windows oder Ubuntu? Auch, was

deep-learning python tensorflow ubuntu

Zum deaktivieren der GPU in keras mit tensorflow?

2 Antworten

Möchte ich vergleichen Bearbeitungszeit von meinem code mit und ohne gpu. Mein backend von keras ist Tensorflow. Es verwendet eine GPU automatisch. Ich verwende ein Modell von keras/examples/mnist_mlp.py für den Vergleich. Ich habe in der Zeit der

deep-learning gpu keras nvidia tensorflow

Wie zu tun, Objekt-Erkennung mit CNN Funktionen tensorflow?

2 Antworten

Ich versuche, eine Ende-zu-einheitliches Modell, das erkennt(lokalisiert) das Objekt in einem Bild. Das Objekt selbst kann von vielen Arten, wie "text in the wild", aber die umliegenden Merkmale des Objekts bestimmen sollten, wo der region von Interesse

computer-vision conv-neural-network deep-learning python tensorflow

Wie kann ich das zuweisen einer class_weight in Keras in einer einfachen Art und Weise?

5 Antworten

Kann mir jemand sagen, was ist die einfachste Möglichkeit, um class_weight im Keras, wenn der Datensatz ist unbalanciert bitte? Habe ich nur zwei Klassen, die in meine Zielgruppe. Dank. InformationsquelleAutor Javi | 2017-06-23

deep-learning keras python tensorflow

so berechnen Sie eine net-FLOPs in der CNN

3 Antworten

Möchte ich design ein convolutional neural network, die occupy-GPU-Ressourcen-nicht mehr als Alexnet.Ich will-FLOPs zu Messen, aber ich weiß nicht wie man es berechnet.Gibt es irgendwelche Werkzeuge, es zu tun,bitte? Duplikat von: stackoverflow.com/q/41996593/1714410 das macht die Frage nicht

caffe conv-neural-network deep-learning neural-network

Wie zu Lesen CIFAR-10-dataset in Tensorflow?

1 Antworten

Kann jemand geben einen sauberen code zu laden CIFAR-10 in tensoflow? Ich habe die Beispiele in der tensorflow ' s github-repo. Aber ich will nicht, um die Größe der Bilder zu 24x24. Im Grunde, ich bin auf

deep-learning python tensorflow

Fine-tuning pretrained Modell in keras

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Ich möchte an einem pretrained imagenet VGG16 Modell in keras und meine eigenen kleinen convnet an der Spitze. Ich bin nur daran interessiert, die Funktionen, nicht die Vorhersagen from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img from keras.applications.vgg16

deep-learning keras python

Politik-Gradienten in Keras

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Ich habe versucht, ein Modell aufzubauen, mit dem "Tiefen Q-Learning', wo ich eine große Anzahl von Aktionen (2908). Nach einigen begrenzten Erfolg bei der Verwendung von standard DQN: (https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf), Beschloss ich, etwas mehr Forschung zu tun, weil

deep-learning keras python q-learning theano

Caffe/pyCaffe: legen Sie alle GPUs

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ist möglich, alle GPUs für Caffe (vor allem pyCaffe)? Etwas wie: caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all Verwandte: stackoverflow.com/q/33446612/1714410 InformationsquelleAutor gulliver | 2015-11-15

caffe deep-learning gpu neural-network parallel-processing

ResNet: 100% Genauigkeit während der Ausbildung, aber 33% der Vorhersagegenauigkeit mit den gleichen Daten

2 Antworten

Ich bin neu in machine learning and deep learning " und für das lernen-Zwecke, die ich zu spielen versuchte mit Resnet. Ich habe versucht, zu overfit über kleine Daten (3 verschiedenen Bilder) und sehen, wenn ich fast

deep-learning keras machine-learning

Keras, Ausgabe von Modell predict_proba

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In der docs, die predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1) ist Erzeugt Klasse Wahrscheinlichkeit Vorhersagen für die input Proben, charge für charge. und gibt Einen Numpy-array mit Wahrscheinlichkeit Vorhersagen. Nehme an, mein Modell ist die binäre Klassifikation-Modell, nimmt der

deep-learning keras machine-learning neural-network python

Wie Schwer ist Sigmoid definiert

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Arbeite ich auf Tiefe Netze mit keras. Es ist eine Aktivierung "hart sigmoid". Was ist seine mathematische definition ? Ich wissen, was ist Sigmoid. Fragte jemand ähnliche Frage auf Quora: https://www.quora.com/What-is-hard-sigmoid-in-artificial-neural-networks-Why-is-it-faster-than-standard-sigmoid-Are-there-any-disadvantages-over-the-standard-sigmoid Aber ich konnte nicht finden, die

deep-learning keras math tensorflow theano

Die Multiplikation der Ausgabe von zwei Schichten in keras

2 Antworten

Ich versuche, umzusetzen in keras eine neuronale(ish) net mit diesem design: http://nlp.cs.rpi.edu/paper/AAAI15.pdf Der Algorithmus hat im wesentlichen drei Eingänge. Eingang 2 und Eingang 3 zu bekommen, multipliziert mit dem gleichen Gewicht matrix W1 zu produzieren O2 und

deep-learning keras neural-network python theano

Wie bekommen wir/Filter definieren, die in convolutional neural networks?

1 Antworten

Gewusst wie: implementieren eine Tiefe autoencoder (eHow bekomme ich die Filter von convulutional neural network(CNN)? Meine Idee ist so etwas wie dies: random-Bilder von der input Bilder (28x28) und zufällige Flecken (8x8). Dann nutzen Sie autoencoders zu

convolution deep-learning machine-learning neural-network

So laden Sie Bilder und Etiketten in der Fackel für ein Convolutional Neural Network

1 Antworten

Ich bin neu in der Fackel und würde gerne laden Sie einige Bilder von zwei Verzeichnissen (eins für jedes label). Ich versuche zu bauen, ein convolutional neural network, die klassifiziert die Bilder wie die Zugehörigkeit zu einer

deep-learning image-processing torch

Wie Umformen, ein blob in Caffe?

4 Antworten

Wie Umformen, ein blob der Form N x C x H x W zu N x 1 x (C*H) x W im Caffe? Möchte ich ein convolution-Schicht die GEWICHTE gleich sind und zwischen den Kanälen. Einer Weise,

caffe deep-learning neural-network reshape

So erhöhen Sie die Validierung der Genauigkeit, mit tief in das neuronale Netz?

2 Antworten

Ich versuche zu bauen, ein 11 Klasse Bild Klassifizierer mit 13000 training Bilder und 3000 Validierung Bilder. Ich bin mit tiefen neuronalen Netzes, welches trainiert mit mxnet. Ausbildung Genauigkeit nimmt zu und erreicht oberhalb von 80% aber

caffe deep-learning mxnet

Wie berechne rezeptive Feld Größe?

6 Antworten

Bin ich beim Lesen Papier über die Verwendung von CNN(Convolutional neural network) für die Objekterkennung. Umfangreiche feature-Hierarchien für eine genaue Objekterkennung und semantische Segmentierung Hier ist ein Zitat, über das rezeptive Feld: The pool5 feature map is

computer-vision deep-learning

Was ist die Tiefe des convolutional neural network?

7 Antworten

Ich war einen Blick auf das Convolutional Neural Network von CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. In Convolutional Neural Network, das sind die Neuronen angeordnet in 3 Dimensionen(height, width, depth). Ich habe ein Problem mit der

conv-neural-network deep-learning machine-learning neural-network

Training auf unausgeglichenen Daten mit TensorFlow

4 Antworten

Die Situation: Frage ich mich, wie zu verwenden TensorFlow optimal, wenn meine Trainingsdaten ist unausgewogen in der label distribution zwischen 2 Etiketten. Nehmen wir zum Beispiel an die MNIST-tutorial ist vereinfacht, um nur unterscheiden zwischen 1 und

deep-learning machine-learning neural-network perceptron tensorflow

Wie implementieren von mini-batch gradient descent in python?

2 Antworten

Ich habe gerade angefangen zu lernen, tiefes lernen. Fand ich mich stecken, wenn es darum ging, Gradienten-Abstieg. Ich weiß, wie das umzusetzen, batch gradient descent. Ich weiß, wie es funktioniert so gut, wie die mini-batch-und stochastic gradient

deep-learning gradient-descent machine-learning neural-network python

In Tensorflow, was ist der Unterschied zwischen sampled_softmax_loss und softmax_cross_entropy_with_logits

2 Antworten

In tensorflow, gibt es Methoden genannt softmax_cross_entropy_with_logits und sampled_softmax_loss. Lese ich die tensorflow Dokument und suchte google nach mehr Informationen, aber ich konnte nicht finden Sie den Unterschied. Es sieht aus wie mir beide berechnet den Verlust

deep-learning machine-learning python tensorflow

SVM vs. MLP (Neuronales Netz): Vergleich von Leistungs-und Vorhersage-Genauigkeit

1 Antworten

Sollte ich entscheiden zwischen SVM und neuronale Netze für die Bild-Verarbeitung-Anwendung. Der Klassifikator muss schnell genug sein für near-real-time-Anwendung und Genauigkeit ist auch wichtig. Da dies eine medizinische Anwendung ist es wichtig, dass der Klassifikator hat die

deep-learning machine-learning neural-network svm

Was ist die Standard-Variablen-Initialisierer in Tensorflow?

1 Antworten

Was ist die Standard-Methode der Variablen-Initialisierung verwendet, wenn tf.get_variable() genannt wird, ohne jede Spezifikation für die Initialisierung? Die Doku sagt nur 'None' stellen. InformationsquelleAutor luongminh97 | 2016-05-20

deep-learning machine-learning python tensorflow

Batch-Normalisierung in Convolutional Neural Network

2 Antworten

Ich bin Neuling in convolutional neural networks und habe nur Ahnung von feature maps und wie Faltung erfolgt auf Bilder zum extrahieren von features. Ich wäre froh, zu wissen, einige details über die Anwendung batch-Normalisierung in der

batch-normalization computer-vision conv-neural-network deep-learning machine-learning

Wie zu installieren Cudnn von der Kommandozeile aus

5 Antworten

Cudnn: https://developer.nvidia.com/cudnn Ich login und gehen Sie springen durch alle Reifen, die NVIDIA will Sie zu tun; jedoch, wenn es Zeit kommt, um die Datei zu downloaden ich kann nicht scheinen, um herauszufinden, wie man es per

cuda deep-learning nvidia

Das design von deep convolutional neural networks?

2 Antworten

Wie ich es verstehe, alle CNNs sehr ähnlich sind. Sie alle haben ein convolutional Layer, gefolgt von pooling und aufgrund der Kr Schichten. Einige haben spezialisierte Schichten wie FlowNet und Segnet. Meine Frage ist, wie sollen wir

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