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.

neuronale Netze, regression mit pybrain

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Ich brauche, um zu lösen, eine regression problem mit einem feed-forward-Netzwerk und ich habe versucht, zu verwenden PyBrain, es zu tun. Da gibt es keine Beispiele von regression auf pybrain s reference, versuchte ich mich anzupassen, es

Tensorflow: Verlust verringert, aber die Genauigkeit stabil

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Mein team ist die Ausbildung einer CNN in Tensorflow für binäre Klassifikation von beschädigten/akzeptable Teile. Wir haben unsere code durch ändern der cifar10 Beispiel-code. In meinen früheren Erfahrungen mit Neuronalen Netzen, ich habe immer trainiert, bis der

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

Warum ist Gewicht-Vektor orthogonal zur Entscheidung dem Flugzeug in neuronalen Netzen

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Ich bin Anfänger in neuronalen Netzen. Ich Lerne über perceptrons. Meine Frage ist, Warum ist Gewicht-Vektor senkrecht zur Entscheidung Grenze(Hyperplane)? Ich bezog mich viele Bücher, aber alle sind zu erwähnen, dass die Gewichts-Vektor ist senkrecht zur Entscheidung

artificial-intelligence biological-neural-network machine-learning neural-network perceptron

Wie zu beheben MatMul Op Art float64, der nicht mit Typ float32 TypeError?

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Ich bin versucht zu retten, Nueral Netzwerk GEWICHTE in eine Datei und dann wiederherstellen diese GEWICHTE durch Initialisierung des Netzwerks statt zufälliger Initialisierung. Mein code funktioniert gut mit zufälliger Initialisierung. Aber, wenn ich initialisieren GEWICHTE von Datei

machine-learning neural-network python tensorflow

keras: wie Sie die Ausbildung Geschichte

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In Keras, wir können wieder die Ausgabe von model.fit zu einer Geschichte, wie folgt: history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, validation_data=(X_test, y_test)) Nun, wie Sie die Geschichte in eine Datei für weitere Verwendungen (z.B. zeichnen Diagramme von

deep-learning keras machine-learning neural-network python

Keras Fehler : Erwartet 1 array

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Bekam ich die folgende Fehlermeldung, wenn ich versuchte, Sie zu trainieren, eine MLP-Modell in keras(ich bin mit keras version 1.2.2) Fehler bei der überprüfung-Modell Eingabe: die Liste mit Numpy arrays, mit der Sie auf der Durchreise sind,

deep-learning keras machine-learning neural-network python

Fehler: nrow(x) == n ist nicht WAHR, wenn Sie mit dem Zug in Caret

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Habe ich ein Trainings-set, das aussieht wie Name Day Area X Y Month Night ATTACK Monday LA -122.41 37.78 8 0 VEHICLE Saturday CHICAGO -1.67 3.15 2 0 MOUSE Monday TAIPEI -12.5 3.1 9 1 Name ist

dataframe neural-network r r-caret

Keras extrem hohe Verluste, nicht sinkt mit jeder Epoche

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Ich bin mit Keras zu bauen und Zug in einem rekurrenten neuronalen Netzwerk. from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation, Masking from keras.layers.recurrent import LSTM #build and train model in_dimension = 3 hidden_neurons = 300

keras machine-learning neural-network python theano

Was ist `lr_policy` im Caffe?

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Ich versuche nur, um herauszufinden, wie ich verwenden können,Caffe. So zu tun, ich habe nur einen Blick auf die verschiedenen .prototxt Dateien im Ordner Beispiele. Es ist eine option, die ich nicht verstehe: # The learning rate

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

R: Fehler im nrow[w] * ncol[w] : non-numeric argument to binary operator, während der Verwendung von neuralnet Paket

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Ich bin mit neuralnet-Paket für das training eines Klassifikators. Die Trainings-Daten sieht wie folgt aus: > head(train_data) mvar_12 mvar_40 v10 mvar_1 mvar_2 Labels 1 136.51551310 6 0 656.78784220 0 0 2 145.10739860 87 0 14.21413596 0 0

neural-network r

neue Impulse für back-propagation-Algorithmus

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Beschleunigen den Prozess des Lernens,den momentum-term Hinzugefügt wird, um das Gewicht update-Regel. W_deltaJI(n) = LR * error(J) * InputIJ + momentum*W_deltaJI(n-1) Hier, Macht die W_deltaJI(n) muss gesammelt werden für jede Schulung Paket? Was meinst du mit "training"

neural-network

Implementierung von Backpropagation mit numpy und python für cleveland dataset

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Wollte ich voraussagen, Herz-Krankheit, die mit backpropagation-Algorithmus für neuronale Netze. Dafür habe ich UCI heart disease data set hier verlinkt: verarbeitet cleveland. Um dies zu tun, habe ich das cde finden Sie auf den folgenden blog: Bauen

backpropagation gradient-descent neural-network numpy python

Tensor` Objekte sind nicht iterierbar, wenn eager execution ist nicht aktiviert. Zum Durchlaufen dieser tensor verwenden `tf.map_fn`

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Ich versuche, um meine eigene Verlust-Funktion: def custom_mse(y_true, y_pred): tmp = 10000000000 a = list(itertools.permutations(y_pred)) for i in range(0, len(a)): t = K.mean(K.square(a[i] - y_true), axis=-1) if t < tmp : tmp = t return tmp Schaffen

artificial-intelligence conv-neural-network keras neural-network python

Caffe | solver.prototxt Werte-Einstellung-Strategie

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Auf Caffe, ich bin versucht zu implementieren eine Vollständig Convolution-Netzwerk für die semantische Segmentierung. Ich Frage mich, gibt es eine bestimmte Strategie, um Ihre 'solver.prototxt' Werte für die folgenden hyper-Parameter: test_iter test_interval iter_size max_iter Kommt es auf

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

Dinge zu versuchen, wenn Neuronale Netzwerk nicht Konvergieren

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Einer der beliebtesten Fragen in Bezug auf Neuronale Netze zu sein scheinen: Hilfe!!!! Mein Neuronales Netz ist nicht konvergieren!! Sehen hier, hier, hier, hier und hier. Also nach Eliminierung der Fehler in der Implementierung von Netzwerk -,

artificial-intelligence machine-learning neural-network

Wie berechnet das Gewicht einer Eingabe im neuronalen Netzwerk

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Nachdem ein neuronales Netzwerk bereits voll ausgebildet ist (nehme ein normales feed forward network), wenn es eine Möglichkeit zu berechnen, wie viel Gewicht eine Eingabe mit Bezug auf den endgültigen Ausgang? Beachten Sie, dass ich spreche nicht

neural-network

TypeError: Cannot convert Type TensorType(float64, Vektor) (der Variable Subtensor{int64:int64:}.0) in Typ TensorType(float64, matrix)

2 Antworten

Ich bin mit theano und Ihren LeNet tutorial zu trainieren CNN mit dem dataset-Street-View-Google-Bilder. Lade ich das dataset: train_set_x, train_set_y, \ valid_set_x, valid_set_y, \ test_set_x, test_set_y = manager.get_grayscale_data_dim() Bekomme ich die Dimensionen gedruckt: self.train_data_dims (70000, 1024, 1)

conv-neural-network machine-learning matrix neural-network theano

Einstufung in r neuralnet

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Ich bin mit neuralnet im R, um vorherzusagen, 3 Klassen, basierend auf 17 Eingänge. Ich habe 3 Klassen: 1, 0 und 2. Ich habe 2 Dateien: - Ausbildung und-Prüfung. Die Ausbildung hat 64 Fälle von 17 Eingänge

neural-network r

Wie zu verwenden keras für binäre Klassifikation?

1 Antworten

Ich brauche einfaches Beispiel zur Verwendung von keras Modell. Es ist nicht klar, was für mich den Unterschied zwischen model.evaluate und model.predict. Ich möchte erstellen Sie ein Modell für die binäre Klassifikation. Können sagen, ich habe Bilder

conv-neural-network keras neural-network

multilayer-perceptron matlab-code

3 Antworten

Ich brauche einfache matlab-code für die Vorhersage ich will multilayer-perceptron Ich habe 4 Eingänge und 1 Ausgang Ich brauche code für die Ausbildung, den Algorithmus und andere für den test mit neuen Daten Herzlich willkommen auf Stack

matlab neural-network

Wie zu verwenden MLP (Multilayer-Perceptron) in R?

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Möchte ich der Bahn meine Daten mit multilayer-perceptron in R und sehen Sie die Auswertung Ergebnis wie 'auc score". Es gibt ein Paket namens "monmlp" in R, aber ich weiß nicht, wie es richtig zu verwenden. Schrieb

neural-network r

Wie berechnen Sie die optimale Losgröße

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Manchmal Laufe ich in ein problem: OOM bei der Zuteilung von tensor mit Form e.q. OOM bei der Zuteilung von tensor mit Form (1024, 100, 160) Wo 1024 ist meine batch-Größe, und ich weiß nicht, was ist

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

Häufige Ursachen von nans während der Ausbildung

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Habe ich bemerkt, dass ein häufiges auftreten während der Ausbildung NANs eingeführt. Oft scheint es eingeführt werden durch GEWICHTE im inneren-Produkt - /voll-angeschlossen oder convolution-Schichten Sprengung. Ist, dass dies geschieht, weil die Gradienten-Berechnung ist die Sprengung? Oder

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

Ein Leitfaden für convert_imageset.cpp

1 Antworten

Ich bin relativ neu in machine learning/python/ubuntu. Habe ich eine Reihe von Bildern .jpg-format, bei dem die Hälfte enthalten ein feature, das ich will, caffe, zu lernen, und die Hälfte nicht. Ich habe Probleme bei der Suche

caffe deep-learning lmdb machine-learning neural-network

TypeError: 'Tensor' - Objekt ist nicht aufrufbar

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Ich versuche, die Anzeige der Ausgabe von jeder Schicht der Windungen neuronalen Netzwerk. Das backend, die ich verwende, ist TensorFlow. Hier ist der code: import .... from keras import backend as K model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3,

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

ValueError: nicht-broadcastable output-Operanden-Form (3,1) nicht mit der broadcast-Form (3,4)

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Ich habe vor kurzem angefangen zu Folgen zusammen mit Siraj Raval ist das Deep-Learning-tutorials auf YouTube, aber ich habe ein Fehler kam, als ich versuchte, meinen code. Der code ist aus der zweiten Folge seiner Serie, Wie

artificial-intelligence neural-network python

Ist tf.Schichten.dichter einer einzigen Schicht?

2 Antworten

Wenn ich nur mit einer einzigen Schicht wie diese: layer = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu) Ist das nur eine single-layer mit einem einzigen Knoten? Oder ist es tatsächlich eine Reihe von Ebenen (input, hidden, output) mit 1 Knoten?

neural-network python tensorflow

Wie initialisieren Sie die GEWICHTE in PyTorch?

4 Antworten

Wie Sie initialisiert die GEWICHTE und biases (zum Beispiel, mit dem Er oder Xavier-Initialisierung) in einem Netzwerk in PyTorch? InformationsquelleAutor Fábio Perez | 2018-03-22

deep-learning neural-network python pytorch

Wie man vorhergesagten Werte in Keras?

2 Antworten

In Keras Probe Auswertung erfolgt, wie dies score = model.evaluate(testx, testy, verbose=1) Diese nicht zurück vorhergesagten Werte. Es ist eine Methode predict die vorhergesagten Werte model.predict(testx, verbose=1) gibt [ [.57 .21 .21] [.19 .15 .64] [.23 .16

keras neural-network python

Tensorflow: Nicht interpretieren kann feed_dict Schlüssel als Tensor

5 Antworten

Ich versuche zu bauen, ein neuronales Netzwerk-Modell mit einem versteckten layer (1024 Knoten). Die verborgene Schicht ist nichts anderes als ein aufgrund der Kr-Einheit. Ich bin auch der Verarbeitung der Eingabe von Daten in Gruppen von 128.

deep-learning neural-network tensorflow

Wie setzen newff (neural network toolbox-Funktion) in MATLAB?

1 Antworten

Bekam ich Fehlermeldung, nachdem ich mit meinen einfachen code. Dank Hier ist mein code input_training_data = HandWritingData(random_list,:)'; %size = [256X788] target_training_data = Category(random_list,:)'; %size = [10x788] net = newff(minmax(input_training_data), [15 10], {'logsig','logsig'} , 'hardlim' ); Error in

matlab neural-network

Neuronales Netz mit softmax-Aktivierung

3 Antworten

edit: Einen spitzeren Frage: Was ist die Ableitung von softmax verwendet werden, in meinem gradient-Abstieg? Dies ist mehr oder weniger ein Forschungsprojekt für einen Kurs, und mein Verständnis von NN ist sehr/ziemlich begrenzt, also bitte geduldig sein

machine-learning matlab neural-network softmax

PHP Entscheidungsbaum für die Umsetzung (ID3 oder C4.5)

3 Antworten

Ich umsetzen wollen einen Entscheidungsbaum (machine learning) Algorithmus in PHP. Ich habe gesucht weit und breit auf Google und finde nichts in der PHP. Kennt jemand ein tutorial oder eine Funktion in PHP, die für die Umsetzung

decision-tree machine-learning neural-network php

Wie genau das hinzufügen L1-Regularisierung zu tensorflow error-Funktion

2 Antworten

Hey ich bin neu auf tensorflow und auch nach vielen Bemühungen konnte nicht hinzufügen L1-Regularisierung Begriff der Fehler-Begriff x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) # Weights and biases to hidden layer ae_Wh1 = tf.Variable(tf.random_uniform((n_input, n_hidden1), -1.0 / math.sqrt(n_input),

deep-learning neural-network python tensorflow

Interpretation eines Mehrschicht-Perceptron-Modellierung Ergebnis auf Weka

3 Antworten

Ich bin der Generierung eines power-Modell mit Multilayer-Perceptron auf die Weka ist eine Statistik-toolbox. Weka zeigt folgenden generierten power-Modell, aber ich weiß nicht, wie diese zu interpretieren sind. Wie kann ich berechnen Sie den vorhergesagten Wert mit

neural-network weka

Wie das umzusetzen, Gewicht Zerfall in tensorflow wie in der Caffe

2 Antworten

Im Caffe haben wir eine decay_ratio, die üblicherweise als 0.0005. Dann alle trainierbare Parameter, wie z.B. die W-matrix in FC6 wird zerfallen durch: W = W * (1 - 0.0005) nachdem wir die Steigung. Ich gehe durch

deep-learning neural-network tensorflow

Wie verwenden Sie Keras LeakyReLU in Python?

1 Antworten

Ich versuche, zu produzieren, ein CNN mit Keras, und schrieb den folgenden code: batch_size = 64 epochs = 20 num_classes = 5 cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='linear', input_shape=(380, 380, 1), padding='same')) cnn_model.add(Activation('relu')) cnn_model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))

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

Tensor ist nicht ein element dieser graph

3 Antworten

Ich bin immer diese Fehlermeldung 'ValueError: Tensor Tensor("Platzhalter:0", shape=(1, 1), dtype= "int32") ist nicht ein element dieses Diagramms.' Der code läuft einwandfrei ohne with tf.Graph(). as_default():. Allerdings muss ich anrufen M.sample(...) mehrere Male, und jedes mal der

machine-learning memory-leaks neural-network python tensorflow

Wie verwenden Sie ANN in Weka?

1 Antworten

Wenn ich ausführen, Weka und ich sehe alle Klassifikatoren, ich sehe nicht, Klassifikatoren, neuronale Netze. Warum? InformationsquelleAutor barroco | 2011-02-05

neural-network weka

Neuronales Netz: Geheimnisvolle Aufgrund Der Kr

1 Antworten

Ich haben den Bau einer Programmiersprache-Detektor, d.h. ein Klassifikator von code-snippets, die als Teil eines größeren Projekts. Meine baseline-Modell ist ziemlich straight-forward: die tokenisierung der Eingabe und Kodierung der snippets, wie bag-of-words oder, in diesem Fall bag-of-Token,

deep-learning machine-learning neural-network python tensorflow

Wie Sie initialisiert werden Verzerrungen in einem Keras Modell?

4 Antworten

Ich versuche zu bauen, ein synthetisches Modell, in Keras, und ich brauche Werte für die GEWICHTE und biases. Die Zuordnung der GEWICHTE ist ganz einfach, ich bin mit den Anweisungen hier: https://keras.io/initializations/. Allerdings konnte ich hier keine

deep-learning keras neural-network python

was ist die Standard-kernel_initializer in keras

1 Antworten

In der Bedienungsanleitung, es zeigt die verschiedenen kernel_initializer unten https://keras.io/initializers/ den Haupt-Zweck ist die Initialisierung der Gewichts-matrix im neuronalen Netzwerk. Jemand weiß, was die default-Initialisierung ist? das Dokument zeigte nicht die default. InformationsquelleAutor | 2017-10-23

keras neural-network

Lineare vs. nichtlineare neuronale Netzwerk?

4 Antworten

Ich bin neu in machine learning und neuronale Netze. Ich weiß, wie man eine nichtlineare Klassifizierung Modell, aber mein Aktuelles problem hat eine Dauerleistung. Ich habe die Suche nach Informationen über neural-network-regression, aber alle, die ich begegnen,

neural-network tensorflow

Cross Entropie-Funktion (python)

2 Antworten

Ich Lerne das neuronale Netzwerk, und ich will eine Funktion schreiben, die cross_entropy in python. Wo ist es definiert als wo N ist die Anzahl der Proben, die k ist die Anzahl der Klassen, log ist der

cross-entropy machine-learning neural-network python

Rang mismatch: Rang der Etiketten (erhalten 2) sollte gleich Rang von logits minus 1 (empfangen, 2)

4 Antworten

Baue ich DNN um vorherzusagen, ob das Objekt in dem Bild vorhanden ist oder nicht. Mein Netz hat zwei verdeckte Schichten und die Letzte Schicht sieht wie folgt aus: # Output layer W_fc2 = weight_variable([2048, 1]) b_fc2

conv-neural-network image-processing neural-network python tensorflow

Weka multi-perceptron mit mehreren versteckten Schichten

1 Antworten

Ich versuche, Multi-Perceptron in Weka Knowledge Flow. In der Anlage sehen Sie die Einstellung für den block. Wie geschrieben in der Hilfe: "hiddenLayers -- Dies legt die verborgenen Schichten des neuronalen Netzes. Dies ist eine Liste von

neural-network weka

Was sind forward-und backward-Pässe in neuronalen Netzen?

2 Antworten

Was ist der Sinn des forward pass und backward pass in neuronalen Netzen? Jeder ist zu erwähnen, diese Ausdrücke beim sprechen über RÜCKFÜHRUNG und Epochen. Habe ich verstanden, dass vorwärts gehen und rückwärts-pass zusammen bilden eine Epoche.

backpropagation conv-neural-network neural-network

InvalidArgumentError: Sie müssen Futter ein Wert für den Platzhalter tensor 'Platzhalter' mit dtype float und Form [1000,625]

1 Antworten

Bekomme ich die oben genannten unerwarteten Fehler beim Versuch, diesen code ausführen: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jun 24 10:38:04 2016 @author: andrea """ # pylint: disable=missing-docstring from __future__ import absolute_import from __future__

machine-learning neural-network tensorflow

PyTorch zusammenhängende()

3 Antworten

Ich war durch dieses Beispiel einer LSTM-Sprache-Modell auf github (link). Was es tut, im Allgemeinen ist ziemlich klar für mich. Aber ich bin immer noch kämpfen, um zu verstehen, was Berufung contiguous() tut, kommt mehrmals im code.

contiguous deep-learning lstm neural-network pytorch

numpy ValueError Formen nicht ausgerichtet

1 Antworten

So, ich bin versucht, eine Anpassung des neuronalen Netzes von michael nielson ist http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Ich geändert network.py arbeiten auf python 3 und machte ein kleines Skript, um es zu testen mit ein paar 15x10 Bilder der stellen.

neural-network numpy python