Tag: neural-network

Netzwerk-Struktur inspiriert durch vereinfachte Modelle Biologischer Neuronen (Gehirnzellen). Neuronale Netze trainiert werden, um zu „lernen“ durch überwachte und unüberwachte Techniken, und kann verwendet werden zur Lösung von Optimierungsproblemen, die Angleichung Probleme, klassifizieren, Muster und deren Kombinationen.

Was ist Zug-Verlust, Gilt der Verlust und die Zug/Val Mittelwert in NNs

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Ich bin derzeit lernen über Convolutional Neural Networks durch das Studium Beispiele wie die MNIST Beispiele. Während des Trainings eines neuronalen Netzes, ich sehe Häufig, Ausgabe: Epoch | Train loss | Valid loss | Train /Val --------

Wie bestimmen Sie die pegelschwelle für neuron Entlassungen in neuronalen Netzen?

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Habe ich eine einfache Aufgabe zu klassifizieren Menschen, die von Ihrer Höhe und der Länge der Haare, entweder MANN oder FRAU Kategorie mit Hilfe eines neuronalen Netzes. Auch lehren die Muster, mit einigen Beispielen und verwenden Sie

artificial-intelligence neural-network

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

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

Künstlichen neuronalen Netzen und Markov-Prozesse

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Ich lese ein wenig über ANN und Markov-Prozess. Kann mir bitte jemand helfen beim Verständnis wo genau Markov-Prozess passt mit ANN und genetische algorithmen. Oder einfach das, was könnte die Rolle von Markov-Prozesse in diesem Szenario. Vielen

artificial-intelligence markov-models neural-network

element-Weise Multiplikation mit Ausstrahlung in keras benutzerdefinierte layer

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Ich bin erstellen einer benutzerdefinierten Ebene mit gewichten, die multipliziert werden müssen, durch das element-Weise vor der Aktivierung. Ich kann es funktionieren, wenn der output und input ist die gleiche Form. Das problem tritt auf, wenn ich

keras keras-layer neural-network python tensorflow

Tensorflow Modell zoo?

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Einer der wichtigsten Vorteile der caffe war für mich die Möglichkeit, transfer-lernen in frei verteilt pretrained Modelle. Ist es einen Platz zu bekommen, trainierten Modelle von Papieren/Wettbewerbe in tensorflow format? Wenn nicht, gibt es eine Möglichkeit die

conv-neural-network machine-learning neural-network tensorflow

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

Der beste Weg, um zu berechnen, Klassifikation, Genauigkeit?

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Ich kenne eine Formel zur Berechnung der klassifikationsgenauigkeit ist X = t /n * 100 (wo t ist die Anzahl der korrekten Einstufung und n ist die Gesamtzahl der Proben. ) Aber, sagen wir, wir haben insgesamt

machine-learning math neural-network probability statistics

R Neural Network: Fehler in Neuronen[[i]] %*% GEWICHTE[[i]] : erfordert numerische/komplexe matrix/Vektor-Argumente

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Ich bin mit der neuralnet Paket. Kann ich Zug mit: neural <- neuralnet(pricelb ~ eight + three + length + diameter + thread, cleaned, hidden=10, threshold=0.01)` All dies sind numerische Funktionen, die ich doppelt geprüft mit str(cleaned)

neural-network r

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

Speichern oder exportieren Sie die GEWICHTE und biases in TensorFlow für nicht-Python-Replikation

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Habe ich gebaut, ein neuronales Netzwerk, das führt Recht gut, und ich möchte replizieren mein Modell in einem nicht-Python-Umgebung. Richte ich mein Netzwerk wie folgt: sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 23]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,

machine-learning neural-network python tensorflow

Gibt es eine Möglichkeit zum einrichten einer multi-hidden-layer neuronale Netzwerk mit dem mlp-Methode in der caret-Paket?

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Den mlp Methode in package die Cursor ruft die mlp Funktion in RSNNS. In der RSNNS Paket, ich kann beliebig viele versteckte Schichten im neuronalen Netz, wie ich von der Einstellung der parameter "Größe", z.B. data(iris) #shuffle

machine-learning neural-network prediction r r-caret

Tiefe neuronale Netzwerk, das die Genauigkeit für die Bilderkennung, float oder double?

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Neural networks for image recognition) können sehr groß werden. Es kann Tausende von ein - /hidden-Neuronen, Millionen von verbindungen, welche kann bis eine Menge von computer-Ressourcen. Während float allgemein 32bit und Doppel 64bit in c++, Sie haben

c++machine-learning neural-network precision

Wie zu verwenden trainierten Neuronalen Netzes in Matlab für die Einstufung in ein reales system

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Habe ich trainiert Feed Forward NN mit Matlab Neural Network Toolbox, die auf einen Datensatz mit Sprache-Funktionen und Beschleunigungsmesser-Messungen. Targetset enthält zwei target-Klassen für das dataset: 0 und 1. Die Ausbildung, Validierung und performance sind alle in

classification machine-learning matlab neural-network

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

CNN - Bild Größenänderung VS Polsterung (halten Seitenverhältnis beibehalten oder nicht?)

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Während in der Regel Menschen neigen dazu, einfach die Größe jedes Bild in ein Quadrat, während der Ausbildung ein CNN (zum Beispiel resnet nimmt ein Quadrat, 224x224 Bild), das sieht hässlich zu mir, vor allem, wenn das

computer-vision conv-neural-network image machine-learning neural-network

Google Colab ist sehr langsam im Vergleich zu meinem PC

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Ich habe vor kurzem begonnen, die Verwendung von Google Colab, und wollte zu dem Zug meine erste Convolutional NN. Ich importierte die Bilder aus meinem Google-Laufwerk Dank für die Antwort, die ich bekam hier. Dann klebte ich

google-colaboratory jupyter-notebook neural-network python

Neuronales Netzwerk, ist es es Wert ist verändert zu lernraten und momentum im Laufe der Zeit

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Ist es Wert zu ändern, learning rate, nachdem bestimmte Bedingungen erfüllt sind? Und wie und warum es zu tun? Zum Beispiel wird net starten mit hohen lernraten und nach der quadrierten Fehler ist gering genug, learning rate

machine-learning neural-network

Wie die Ausgabe pro-Klasse Genauigkeit in Keras？

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Caffe können nicht nur drucken, Genauigkeit, aber auch pro-Klasse Genauigkeit. In Keras anmelden, es gibt nur Allgemeine Genauigkeit. Es ist schwer für mich zu berechnen, die separate Klasse Genauigkeit. Epoche 168/200 0s - Verlust: 0.0495 - acc:

conv-neural-network keras machine-learning neural-network python

Was sind die Eingänge, Ausgänge und Ziel in ANN

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Ich bin immer verwirrend zu Eingaben von Daten festlegen, Ergebnisse und Ziel. Ich studiere über Künstliche Neuronale Netz in Matlab, mein Bereich ist, wollte ich die Verwendung der history-Daten (ich habe die Niederschläge und Wasserstände seit 20

artificial-intelligence matlab neural-network prediction

Wie zum Lesen von json-Dateien in Tensorflow?

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Ich versuche, eine Funktion schreiben, das liest json-Dateien in tensorflow. Die json-Dateien haben folgende Struktur: { "bounding_box": { "y": 98.5, "x": 94.0, "height": 197, "width": 188 }, "rotation": { "yaw": -27.97019577026367, "roll": 2.206029415130615, "pitch": 0.0}, "confidence": 3.053506851196289,

json neural-network python tensorflow

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

keras tensorboard: Grundstück Zug und Validierung Skalare in einer gleichen Figur

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So, ich bin mit tensorboard innerhalb von keras. In tensorflow könnte man zwei verschiedene summarywriters für Zug und Validierung Skalare, so dass tensorboard könnte zeichnen Sie in einer gleichen Figur. So etwas wie die Abbildung in TensorBoard

keras neural-network tensorboard tensorflow

Wie verwenden Sie multi-CPU-Kerne zum Zug NNs mit caffe und OpenBLAS

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Ich Lerne deep learning vor kurzem und mein Freund empfahl mir caffe. Nach der Installation es mit OpenBLAS, ich folgte dem tutorial, MNIST Aufgabe in der doc. Aber später fand ich, war es super langsam ist und

caffe machine-learning multithreading neural-network openblas

Vorhandene OCR-Skripte in JavaScript

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Ich habe eine Idee für eine CMS-Erweiterung, um text zu extrahieren von Informationen aus Bildern (Z. B. gescannte Dokumente) und möchte wissen, ob es schon etwas gibt, mir zu helfen entlang? Im Grunde möchte ich wissen, ob

javascript neural-network ocr

Aktivierung der Funktion für den output-layer für die REGRESSIONSMODELLE in Neuronalen Netzen

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Ich war das Experimentieren mit neuronalen Netzen in diesen Tagen. Ich habe eine Allgemeine Frage bezüglich der Aktivierung der Funktion zu verwenden. Dies könnte eine bekannte Tatsache, aber ich konnte nicht verstehen, richtig. Viele der Beispiele und

activation-function neural-network regression

Keras Genauigkeit für mein Modell immer 0, wenn die Ausbildung

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Ich bin ziemlich neu auf keras ich gebaut habe, ein einfaches Netzwerk, um zu versuchen: import numpy as np; from keras.models import Sequential; from keras.layers import Dense,Activation; data= np.genfromtxt("./kerastests/mydata.csv", delimiter=';') x_target=data[:,29] x_training=np.delete(data,6,axis=1) x_training=np.delete(x_training,28,axis=1) model=Sequential() model.add(Dense(20,activation='relu', input_dim=x_training.shape[1])) model.add(Dense(10,activation='relu'))

keras neural-network tensorflow

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

Kann nicht scheinen, um zu importieren, scikit-learn ist MLPRegressor

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So, ich bin versucht zu verwenden, scikit-learn ist MLPRegressor, aber python hält spucken zurück ImportError: No module named MLPRegressor. Ich bin versucht derzeit, verwenden Sie die syntax from sklearn.neural_network import MLPRegressor. Ich habe deinstalliert und neu installiert

import importerror neural-network python scikit-learn

Unerwartete Ausgabe während der Verwendung von 'neuralnet" in R

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Ich bin mit der neuralnet Paket R für die Vorhersage von hand geschriebene Ziffern. MNIST-Datenbank verwendet wird für die Ausbildung und Prüfung dieses Algorithmus. Hier ist die R code, den ich verwendet: # Importing the data into

neural-network r

Zeitreihe-Vorhersage mittels Neuronaler Netze

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Ich arbeite seit über Neuronale Netze für verschiedene Zwecke in letzter Zeit. Ich habe großen Erfolg in Ziffer Anerkennung, XOR, und verschiedene andere einfache/Hallo Welt ' ish-Anwendungen. Möchte ich gegen die domain von Zeitreihen-Schätzung. Ich habe kein

artificial-intelligence neural-network recurrent-neural-network time-series

Mit tensorflow Modelle in web-Anwendungen

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Also ich habe seit kurzem sehr interessiert in maschinelles lernen, und habe mit tensorflow (python) in einige meiner Projekte bei der Arbeit. Allerdings habe ich jetzt eine Verwendung für Ziffer die Einordnung in eine von meinen web-Projekten,

machine-learning neural-network php python tensorflow

Wie man vorhergesagt Klasse Etiketten in TensorFlow die MNIST Beispiel?

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Ich bin neu auf Neuronalen Netzen und ging durch die MNIST Beispiel für Anfänger. Ich bin gerade dabei dieses Beispiel zu verwenden, die auf einem Datensatz von Kaggle, die keine test-Etiketten. Wenn ich das Modell auf dem

data-science machine-learning neural-network python tensorflow

Java-based Neural Network — how zur Umsetzung RÜCKFÜHRUNG

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Baue ich einen test neuronalen Netzwerk und es ist definitiv nicht arbeiten. Mein Hauptproblem ist backpropagation. Aus meiner Forschung weiß ich, dass es einfach zu bedienen ist die sigmoid-Funktion. Also, ich update jedes Gewicht von (1-Ausgang)(Ausgang)(Ziel-Output), aber

backpropagation neural-network

Fehler aufgrund von Theano und NumPy-Variablen-Typen

3 Antworten

Schreibe ich diesen code mithilfe von numpy 1.9 und die neueste version von Theano, aber ich bekomme eine Fehlermeldung die ich nicht beheben kann. Ich Zweifel es sein könnte, die Art, wie ich erklären-Variablen-Typen, aber ich kann

neural-network numpy python theano

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

Keras: Wie fit_generator mit mehreren Eingängen

2 Antworten

Ist es möglich, zwei fit_generator? Ich bin momentan dabei, ein Modell mit zwei Eingängen, Die Modell-Konfiguration wird unten gezeigt. Label Y verwendet die gleiche Kennzeichnung für die X1-und X2-Daten. Den folgenden Fehler weiterhin auftreten. Fehler bei der

generator keras machine-learning neural-network python

Wie implementieren Sie in MATLAB die 'tansig' Hyperbolischen Tangens-sigmoid transfer function in C#

2 Antworten

Ich versuche zu replizieren, die MATLAB 'sim' - Funktion wie in diesem post beschrieben: Export in einem neuronalen Netzwerk ausgebildet mit MATLAB, die in anderen Programmiersprachen jedoch bin ich kämpfen, um herauszufinden, einen Weg für die Umsetzung

c#matlab neural-network

WARNUNG aus Tensorflow beim erstellen VGG16

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Ich bin mit Keras zum erstellen einer deep learning Modell. Wenn ich die Schaffung eines VGG16 Modell, das Modell ist erstellt, aber ich bekomme folgende Warnung. vgg16_model = VGG16() warum diese Warnung passiert und wie kann ich

conv-neural-network keras neural-network tensorflow

Was ist die definition von "feature" im neuronalen Netzwerk?

2 Antworten

Ich bin ein Anfänger des neuronalen Netzwerks. Ich bin sehr verwirrt über das Wort feature. Können Sie mir eine Definition von feature? Sind die Funktionen, die die Neuronen in den verborgenen Schichten? InformationsquelleAutor xirururu | 2015-06-05

neural-network

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

Beschleunigung Mathematische Berechnungen in Java

4 Antworten

Habe ich ein neuronales Netz in Java geschrieben, verwendet eine sigmoid transfer function wie folgt definiert: private static double sigmoid(double x) { return 1 / (1 + Math.exp(-x)); } genannt wird viele mal während der Ausbildung und

java mathematical-optimization neural-network

Wie zu entscheiden, die Aktivierung der Funktion im neuronalen Netzwerk

2 Antworten

Ich bin mit feedforward, RÜCKFÜHRUNG, mehrschichtiges neuronales Netz, und ich bin mit sigmoid-Funktion als Aktivierungsfunktion, die mit Bereich von -1 bis 1. Aber der minimale Fehler ist nicht unter 5.8 und ich will so weniger, können Sie

backpropagation feed-forward neural-network python

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

Tensorflow 3-Kanal, um der Farbe Eingänge

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Ich bin mit tensor-flow-Prozess Farbbilder mit einer convolutional neural network. Ein code-snippet unten. Mein code läuft so, ich glaube, ich habe die Anzahl der Kanäle rechts. Meine Frage ist, wie kann ich mich richtig, um die rgb-Daten?

neural-network python tensorflow

Neuronale Aktivierung Funktionen - Unterschied zwischen Logistik / Tanh / etc

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Schreibe ich einige grundlegende neuronale Netzwerk-Methoden - insbesondere die Aktivierung der Funktionen - und geht auf die Grenzen meiner Müll Kenntnisse der Mathematik. Ich verstehe die jeweiligen Bereiche (-1/1) (0/1) etc, aber die unterschiedlichen Beschreibungen und Implementierungen

function machine-learning math neural-network statistics

keras mit Ausgabe der Zwischenschicht

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Ich trainiere ein Modell Ein und versuchen, den Ausgang der Zwischenschicht mit dem name="layer_x" für zusätzliche Eingabe in Modell B. Ich habe versucht, die Ausgabe der Zwischenschicht wie auf der keras doc https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-the-output-of-an-intermediate-layer Modell A: inputs =

keras neural-network python tensorflow

Mit einem neuronalen Netzwerk für die Einstufung in matlab

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Arbeite ich an optical character recognition problem. Ich habe erfolgreich extrahierten Merkmalen ist das ein [1X32] - matrix (ich habe 32 extrahiert Merkmale von einzelnen segmentierten Zeichen). Ich habe das komplette training data set (die Bilder von

classification matlab neural-network pattern-recognition

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