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.

Kohonen Self-Organizing Maps: Bestimmung der Zahl der Neuronen und der grid-Größe

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Ich habe einen großen Datensatz, den ich versuche zu tun, cluster-Analyse auf Verwendung von SOM. Das dataset ist RIESIGE (~ Milliarden von Datensätzen) und ich bin nicht sicher, was sein sollte, die Zahl der Neuronen und der

Die Multiplikation der Ausgabe von zwei Schichten in keras

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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

Keras Benutzerdefinierte Metrik für die einzelne Klasse Genauigkeit

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Baue ich eine benutzerdefinierte Metrik zur Messung der Genauigkeit von einer Klasse in meiner multi-class-dataset während der Ausbildung. Ich habe Probleme bei der Auswahl der Klasse. Werden die Ziele heißen (e.g: die Klasse 0 label ist [1

keras neural-network python tensorflow

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

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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

Umsetzung von Barabasi-Albert-Methode für die Erstellung von Scale-Free-Netzwerke

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Ich versuche zu implementieren ist eine sehr einfache preferential attachment-Algorithmus für die Erstellung von scale-free Netzwerke. Diese haben die Grad-Verteilungen, Folgen einem power-law, d.h. P(k) ~ k^-g, wobei g ist der exponent. Die nachstehenden Algorithmus erzeugen soll,

implementation neural-network

Keras: Umformen, verbinden, lstm und conv

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Diese Frage existiert als github issue , zu. Ich möchte bauen ein neuronales Netzwerk in Keras, die enthält sowohl die 2D-Faltung und eine LSTM-Schicht. Sollte das Netzwerk klassifizieren MNIST. Die Trainingsdaten in MNIST sind 60000 Graustufen-Bilder von

keras machine-learning neural-network python theano

einfache Feed forward (newff) Netzwerk in MATLAB

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Ich verwendet ffnew Funktionen viele Male, aber wenn ich versuche zum erstellen einer einfachen feed-forward-Netzwerk, so dass der input Vektor ist P=[1;2;3;4] und die gewünschte Ausgabe T=[1 ;0;0;1]. Also ich habe nur eine Beispiel-input-Vektor Den code net

machine-learning matlab neural-network

Skalierung der Eingänge Daten zu neuronalen Netzwerk

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Haben wir zum Maßstab-input-Daten für das neuronale Netz? Wie beeinflusst das die endgültige Lösung des neuronalen Netzes? Ich habe versucht zu finden einige zuverlässige Quellen auf, die. Das Buch "elements of statistical learning" (Seite 400) sagt, es

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Wie die Umsetzung der Softmax-Derivat unabhängig von etwaigen Verlust-Funktion?

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Für neuronale Netze Bibliothek, die ich implementiert einige Funktionen Aktivierung-und-Verlust-Funktionen und deren Ableitungen. Sie können beliebig kombiniert werden und die Ableitung am Ausgang Schichten wird das Produkt von der Verlust-Derivat und die Aktivierung Derivat. Allerdings, ich konnte

backpropagation derivative neural-network regression softmax

Wie Umformen, ein blob in Caffe?

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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

Die approximation der Sinus-Funktion mit einem neuronalen Netzwerk

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Lernen erleichtern, implementierte ich eine simple neural network framework unterstützt nur multi-layer-perceptrons und einfache RÜCKFÜHRUNG. Es funktioniert okay-ish für lineare Klassifikation, und die üblichen XOR-problem, aber für die Sinus-Funktion Näherung sind die Ergebnisse nicht befriedigend. Ich bin

machine-learning neural-network

Vorhersagen mit einer Keras Rekurrenten Neuronalen Netzwerk - Genauigkeit ist immer 1.0

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TLDR: Wie benutze ich eine Keras RNN Vorhersagen, den nächsten Wert in einer Sequenz? Habe ich eine Liste von sequentiellen Werte. Ich will füttern Sie Sie in ein RNN zu Vorhersagen den nächsten Wert in der Sequenz.

neural-network python

Was bedeutet der standard Keras Modell Leistung bedeuten? Was ist Epoche-und Verlustrechnung in Keras?

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Habe ich nur gebaut, mein erstes Modell mit Keras und das ist die Ausgabe. Es sieht aus wie die standard-Ausgabe, die Sie erhalten, nachdem der Bau Keras künstlichen neuronalen Netzes. Auch nach einem Blick in die Dokumentation,

data-science keras machine-learning neural-network python

Was ist die Tiefe des convolutional neural network?

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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

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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

Validierung und Test mit TensorFlow

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Habe ich einen one-hidden-layer neuronale Netzwerk mit einem pyramidenförmigen Architektur mit TensorFlow. Hier ist der code: num_classes = 10 image_size = 28 #Read the data train_dataset, train_labels, valid_dataset, valid_labels, test_dataset, test_labels = OpenDataSets("...") #Create and convert what

neural-network python tensorflow

Wie lösen XOR-problem mit dem MLP neuronales Netz?

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Morgen früh muss ich zu geben, neuronales Netzwerk, Abschlussprüfung, aber es ist ein problem, das ich nicht lösen kann, XOR-problem mit MLP, ich weiß nicht, wie zu ordnen GEWICHTE und bias-Werte 🙁 Ich bin hier um es

neural-network

Tensorflow Fehler bei der Berechnung der Kreuz-Entropie-Verlust

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Bekomme ich folgenden Fehler ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)' wenn ich versuche zu berechnen, cross-Entropie-Verlust losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y) Ich benutze Python 3.4.3. Irgendwelche Ideen, warum? InformationsquelleAutor

conv-neural-network neural-network tensorflow

Wie implementieren von mini-batch gradient descent in python?

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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

Entfernen Von Bild-Hintergrund/ Szene

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Ich ein Bild aufgenommen haben, im ersten Teil, aber dann würde ich wollen, extrahieren Sie alles aus dem hintergrund habe ich gefangen auf der rechten Seite (die ohne hand), so dass die hand dann extrahiert werden. Mein

.net algorithm c#image-processing neural-network

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

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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

Keras laden der GEWICHTE in einem neuronalen Netzwerk / Fehler bei der Vorhersage

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Ich bin mit dem Keras-Bibliothek zum erstellen eines neuronalen Netzes. Ich habe eine iPython-Notebook zum laden der Trainingsdaten initialisieren der Netzwerk-und "fit" die GEWICHTE des neuronalen Netzes. Schließlich Spare ich die GEWICHTE mit den save_weights () -

keras neural-network python theano

Theano import error: No Modul namens cPickle

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>>> import theano Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/__init__.py", line 52, in <module> from theano.gof import ( File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/gof/__init__.py", line 38, in <module> from theano.gof.cc import \ File "/Library/Python/2.7/site-packages/theano/gof/cc.py", line

conv-neural-network neural-network python python-2.7 theano

Das design von deep convolutional neural networks?

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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

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

wie vorherzusagen, neue Fälle mit dem neuralnet Paket

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Verwendung von RGUI. Ich habe ein dataset mit dem Namen Data. Die response-variable, die ich bin interessiert, ist enthalten in der ersten Spalte der Data. Habe ich die Ausbildung setzt der Data genannt DataTrain und DataTest. Mit

neural-network r

Verständnis Neuronalen Netzes Backpropagation

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Update: eine bessere Formulierung der Frage. Ich versuche zu verstehen, der backpropagation-Algorithmus mit einem XOR neuronale Netzwerk als ein Beispiel. Für diesen Fall gibt es 2 eingabeneuronen + 1 Neigung, 2 Neuronen in der hidden-layer + 1

backpropagation computer-science machine-learning neural-network

So erstellen Sie eine Bild-Dataset wie MNIST Datensatz?

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Habe ich 10000 BMP Bilder von einigen handschriftlichen Ziffern. Wenn ich will, um zu füttern die Daten in einem neuronalen Netzwerk, was muss ich tun ? Für MNIST Datensatz musste ich einfach schreiben (X_train, y_train), (X_test, y_test)

dataset image-processing keras neural-network python

Beispiel für Time Series Prediction using Neural Networks in R

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Jemand hat eine schnelle kurze pädagogischen Beispiel für die Verwendung von Neuronalen Netzen (nnet in R) für den Zweck der Vorhersage? Hier ist ein Beispiel, in R, der eine Zeit-Serie T = seq(0,20,length=200) Y = 1 +

neural-network r time-series

Max-pooling VS Summe-pooling

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Habe ich teilweise verstanden Max-pooling, nach der Lektüre Convolutional Neural Networks (LeNet): Ein weiteres wichtiges Konzept der CNNs ist max-pooling, das ist eine form von nicht-lineare down-sampling. Max-pooling-Partitionen mit der Eingabe-Bild in eine Reihe von nicht-überlappende Rechtecke

deep-learning image image-processing machine-learning neural-network

Wann sollte ich mit genetischen algorithmen im Gegensatz zu neuronalen Netzen?

8 Antworten

Gibt es eine Faustregel (oder Beispiele) zu bestimmen, verwenden die genetischen algorithmen im Gegensatz zu neuronalen Netzen (und Umgekehrt), um ein problem zu lösen? Ich weiß, es gibt Fälle, in denen beide Methoden gemischt, aber ich bin

artificial-intelligence genetic-algorithm machine-learning neural-network

wie erstellen Sie word-Vektor

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Wie zum erstellen von word-Vektor? Habe ich einen hot-key zum erstellen von word-Vektor, aber es ist sehr groß und nicht verallgemeinert für ähnliche semantische Wort. Also ich habe von word vector mit einem neuronalen Netzwerk, das findet,

neural-network nlp word2vec

Wenn bulding CNN, bin ich immer Beschwerden von Keras, die keinen Sinn machen für mich.

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Mein input-Form sein soll, 100x100. Es stellt einen Satz. Jedes Wort ist ein Vektor von 100 Abmessungen und es gibt 100 Wörter maximal in einem Satz. Ich füttere acht Sätzen, die CNN.Ich bin nicht sicher, ob das

keras neural-network python

Künstliche Neurale Netzwerk-Programmierung in C#

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Habe ich gelesen, viele Bücher, Websites, und so über ANN-Programmierung, aber ich habe immer noch Probleme für das schreiben eines Programms in c# über die. Viele von diesen Büchern und anderen Quellen sind in Matlab und anderen

artificial-intelligence c#neural-network

Können neuronale Netze annähernd jede Funktion, die genug verborgene Neuronen?

6 Antworten

Ich verstehen, neuronale Netze mit einer beliebigen Anzahl von versteckten Schichten kann etwa nicht-lineare Funktionen, jedoch kann es annähernd: f(x) = x^2 Ich kann mir nicht denken, wie es könnte. Es scheint wie eine sehr offensichtliche Einschränkung

machine-learning neural-network

Caffe | Check fehlgeschlagen: Fehler == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory

2 Antworten

Ich versuche zu trainieren, ein Netzwerk auf Caffe. Ich habe die Größe des Bildes, 512x640. Batch-Größe ist 1. Ich bin versucht zu implementieren FCN-8s. Ich bin derzeit mit diesem auf einer Amazon EC2-Instanz (g2.2xlarge) mit 4 GB

amazon-web-services caffe cuda deep-learning neural-network

TensorFlow: AttributeError: 'Tensor' - Objekt hat kein Attribut 'Form'

3 Antworten

Ich habe den folgenden code verwendet TensorFlow. Nachdem ich Sie ändern die Form einer Liste, es sagt AttributeError: 'Tensor' - Objekt hat kein Attribut 'Form' wenn ich versuche zu drucken, seine Form. # Get the shape of

neural-network python tensorflow

Was ist die richtige batch-Normalisierung in Tensorflow?

2 Antworten

In tensorflow 1.4, fand ich zwei Funktionen, die batch-Normalisierung-und Sie sehen gleich: tf.layers.batch_normalization (link) tf.contrib.layers.batch_norm (link) Welche Funktion soll ich verwenden? Welches ist stabiler? InformationsquelleAutor KimHee | 2017-12-28

batch-normalization deep-learning neural-network python tensorflow

Nicht die Angleichung der Sinus-Funktion mit einem neuronalen Netzwerk

4 Antworten

Ich versuche zur Annäherung an den Sinus () - Funktion mit einem neuronalen Netzwerk, das ich selbst geschrieben habe. Ich habe getestet, meine neuronalen Netzes auf einem einfachen OCR-problem schon und es hat funktioniert, aber ich habe

approximation machine-learning neural-network

Pytorch, was sind die Argumente Farbverlauf

3 Antworten

Ich bin beim Lesen durch die Dokumentation von PyTorch und fand ein Beispiel, wo Sie schreiben, gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) wo x war, einen ersten Variablen, von denen y konstruiert wurde (ein 3-Vektor). Die

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Wie kann ich eine Schleife mit einem tensor wie seine range? (in tensorflow)

2 Antworten

Ich möchte eine for-Schleife, die die Anzahl der Iterationen ist abhängig von einer tensor-Wert. Zum Beispiel: for i in tf.range(input_placeholder[1,1]): # do something Jedoch bekomme ich die folgende Fehlermeldung: "TypeError: 'Tensor' - Objekt ist nicht durchsuchbar" Was

deep-learning neural-network python tensorflow

Wie berechnen Sie die Anzahl der Parameter eines LSTM-Netz?

5 Antworten

Gibt es eine Möglichkeit zu berechnen, die Gesamtanzahl der Parameter in einem LSTM-Netz. Ich habe ein Beispiel, aber ich bin mir nicht sicher, wie richtig diese ist oder Wenn ich es richtig verstanden habe. ZB betrachten Sie

deep-learning keras lstm machine-learning neural-network

Ist es gut lernen-rate für die Adam Methode?

3 Antworten

Trainiere ich meine Methode. Ich hab das Ergebnis wie unten. Ist es eine gute Lern-rate? Wenn nicht, ist es hoch oder gering? Das ist mein Ergebnis lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 10000 power: 0.75 # lr for

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ValueError: Eingang 0 ist nicht kompatibel mit layer conv_1: erwartete ndim=3, gefunden ndim=4

4 Antworten

Ich versuche, eine variantenreiche auto-encoder zu lernen, zu codieren DNA-Sequenzen, aber bin immer zu einem unerwarteten Fehler. Meine Daten ist ein array mit einer hot-arrays. Das Problem ich bekomme einen Wert Fehler. Es sagt mir, dass ich

autoencoder keras machine-learning neural-network

Eingangswerte zu einem eindimensionalen convolutional Netzwerks in keras

1 Antworten

wirklich finden es schwer zu verstehen, die Eingangswerte zu den convolutional 1d Schicht in keras: Input Form 3D-tensor mit der Form: (Beispiele, Schritte, input_dim). Ausgabe Form 3D-tensor mit der Form: (Proben, new_steps, nb_filter). Schritte Wert haben könnte,

conv-neural-network keras neural-network python theano

Tensorflow: Wie zu ersetzen oder zu modifizieren Farbverlauf?

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Möchte ich ersetzen oder verändern den Verlauf einer op oder einen Teil des Graphen in tensorflow. Ideal wäre es, wenn ich die vorhandenen Gradienten in die Berechnung ein. In gewisser Weise ist dies das Gegenteil von dem,

neural-network python tensorflow

Wie tune eine MLPRegressor?

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Moment habe ich einen Datensatz mit Variablen und Beobachtungen. Ich möchte, um vorherzusagen, eine variable (Nachfrage), die einen kontinuierlichen, damit ich eine Regression-Modell. Ich habe versucht, mit Linear Regression, und bewertet es mit der R2 Metrik, etwa

neural-network python regression scikit-learn

Sollten wir tun, learningrate decay für adam optimizer

4 Antworten

Trainiere ich ein Netzwerk für Bild-Lokalisierung mit Adam optimizer, und jemand schlagen Sie mich mit exponentieller Zerfall. Ich will nicht versuchen, da Adam optimizer selbst zerfällt learning rate. Aber der Kerl besteht darauf und er sagte, er

neural-network tensorflow

Feature-Wichtigkeit-Diagramm im neuronalen Netzwerk mit Keras in Python

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Ich bin mit python(3.6) anaconda (64 bit) spyder (3.1.2). Ich bereits in einem neuronalen Netzwerk-Modell mit keras (2.0.6) für eine regression problem(eine Antwort, 10 Variablen). Ich Frage mich, wie kann ich das generieren von feature-Wichtigkeit-Diagramm etwa so:

keras neural-network python

machen pycaffe fatal error: 'Python.h " Datei nicht gefunden

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Den ich kompiliert habe, caffe auf einem mac mit OSX 10.9.5 und ich weiß, Sie versuchen zu kompilieren pycaffe. Wenn ich laufen machen pycaffe in die caffe-root-Ordner, den ich bekommen: CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp python/caffe/_caffe.cpp:1:10: fatal error:

caffe compiler-errors macos neural-network python

gewusst wie: implementieren von benutzerdefinierten Metrik in keras?

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Bekomme ich diesen Fehler : Summe() got an unexpected keyword argument 'out' wenn ich diesen code ausführen: import pandas as pd, numpy as np import keras from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.models import Sequential def AUC(y_true,y_pred):

deep-learning keras metrics neural-network python