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.

R neuralNet: "non-konformen Argumente"

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Argh! Ich erhalte die folgende Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, um compute mit meinem neuronalen Netzwerk: > net.compute <- compute(net, matrix.train2) Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : non-conformable arguments Ich kann nicht herausfinden, was das problem ist. Unten

Testergebnis vs-test-Genauigkeit bei der Auswertung Modell mit Keras

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Im mit ein neuronales Netzwerk implementiert, mit dem Keras Bibliothek und unten wird die Ergebnisse während des Trainings. Am Ende druckt eine test-Ergebnis und eine test-Genauigkeit. Ich kann nicht herausfinden, was genau der Partitur steht, aber die

keras neural-network

Tensorflow Umformen tensor

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Habe ich eine Vorhersage tensor (das eigentliche Netzwerk) (Pdb) pred <tf.Tensor 'transpose_1:0' shape=(?, 200, 200) dtype=float32> - und ein y-tensor y = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_classes]) (Pdb) y <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(?, 200, 200) dtype=float32> Ich soll zu

artificial-intelligence machine-learning neural-network python tensorflow

TensorFlow TypeError: Wert übergebenen parameter input Datentyp uint8 nicht in der Liste der zulässigen Werte: float16, float32

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Ich versuche eine einfache CNN-Zug für die letzten 3 Tage. Ersten, ich habe setup ein Eingabe-pipeline/queue-Konfiguration, liest Bilder aus einem Verzeichnis-Baum und bereitet Chargen. Bekam ich den code für diese in dieser link. So, ich habe jetzt

machine-learning neural-network python tensorflow

Keras input_shape für conv2d und manuell geladenen Bilder

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Ich bin manuell erstellen mein dataset aus einer Anzahl von 384x286 b/w-Bilder. Lade ich ein Bild wie dieses: x = for f in files: img = Image.open(f) img.load() data = np.asarray(img, dtype="int32") x.append(data) x = np.array(x)

convolution keras neural-network python tensorflow

Implementierung eines Neuronalen Netzes in Java: die Ausbildung und die Backpropagation-Probleme

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Ich versuche, die Implementierung eines feed-forward neuronalen Netzes in Java. Ich habe drei Klassen NNeuron, NLayer und NNetwork. Die "einfachen" Berechnungen scheinen gut (ich bekomme richtige Summen/Aktivierungen/Ausgaben), aber wenn es um die Ausbildung, die ich nicht scheinen,

backpropagation feed-forward java neural-network

Wie ist data-augmentation umgesetzt Tensorflow?

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Basiert auf der Tensorflow tutorial für ConvNet, einige Punkte sind nicht ohne weiteres erkennbar zu mir: sind die Bilder verzerrt eigentlich Hinzugefügt an den pool der original-Bilder? oder sind die verzerrten Bilder statt der Originale? wie viele

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

Künstliche Intelligenz, die sich in Python

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So, ich habe darüber nachgedacht, Sie erstellen ein Programm, ähnlich wie diese in Python. Das problem ist, dass ich weiß fast nichts über AI. Jetzt bin ich beim Lesen auf genetischen algorithmen und neuronalen Netzen und so,

artificial-intelligence neural-network python

Negative dimension, Größe, verursacht durch die Subtraktion von 3 von 1 für 'conv2d_2/convolution'

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Habe ich diese Fehlermeldung bei der Deklaration der input-Schicht in Keras. ValueError: Negative dimension, Größe, verursacht durch die Subtraktion von 3 von 1 für 'conv2d_2/convolution' (op: 'Conv2D') mit input-Formen: [?,1,28,28], [3,3,28,32]. Mein code ist wie folgt model.add(Convolution2D(32,

keras keras-layer neural-network python tensorflow

wie schreiben Sie ein matlab-code für eine Mustererkennung in neuronalen Netzes

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Habe ich eine andere sets von Vektoren, die für ein Objekt. Diese Vektoren sind unterschiedlich und werden extrahiert aus einer bestimmten Form. Ich will trainieren, meine Neuronalen Netzes in matlab zu erkennen, diese Besondere Form. So, dass

matlab neural-network pattern-recognition

Wie die Eingabe von Daten in Keras? Konkret, was ist der x_train und y_train, wenn ich mehr als 2 Spalten?

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Wie kann ich die Eingabe von Daten in keras? Was ist die Struktur? Konkret, was ist der x_train und y_train, wenn ich mehr als 2 Spalten? Dies ist die Daten, die ich eingeben möchten: Ich versuche zu

data-science keras neural-network

Unterschiede zwischen numpy.random.rand vs numpy.random.randn in Python

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Was sind die Unterschiede zwischen numpy.random.rand und numpy.random.randn? Aus den docs, ich weiß, dass der einzige Unterschied zwischen Ihnen sind von der probabilistischen Verteilung jede Zahl ist gezogen aus, aber die gesamte Struktur (dimension) und der Datentyp

neural-network numpy numpy-random python

numpy : berechnen Sie die Ableitung der softmax-Funktion

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Ich versuche zu verstehen backpropagation in ein einfaches 3-Schichten-neuronales Netz mit MNIST. Es ist die input-Schicht mit weights und ein bias. Die Etiketten sind MNIST es ist also ein 10 Klasse vector. Die zweite Schicht ist ein

backpropagation neural-network numpy python softmax

ImportError: dynamische Modul nicht definiert Modul export-Funktion (PyInit__caffe)

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Ich installieren caffe mit Python ist3,aber wenn ich importieren caffe, bekomme ich einige Fehler Traceback (most recent call last): File "classify.py", line 14, in <module> import caffe File "/home/hez/caffe-master/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module> from .pycaffe import Net,

caffe deep-learning neural-network python

Programmieren eines Basis-Neural-Netzwerks von Grund auf in MATLAB

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Ich fragte ein paar Fragen über neuronale Netze, die auf dieser website in der Vergangenheit und bekommen haben großartige Antworten, aber ich bin immer noch kämpfen, um Sie zu implementieren, eine für mich. Dies ist eine ziemlich

machine-learning matlab neural-network

Matlab Neural network training

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Ich bin dabei, eine 2-layer neuronalen Netz mit back-propagation. Der NN soll seine Daten aus einer 20001x17 vector hält, dass folgende Informationen in jeder Zeile: -Die ersten 16 Zellen halten Ganzzahlen im Bereich von 0 bis 15,

machine-learning matlab neural-network

Vor-und Nachteile von neuronalen Netzen

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Würde ich zu Recht sagen, ein neuronales Netzwerk sind gut zu finden, "gut genug" Lösungen für ein problem? Ich denke dies, weil Sie nicht das binären output für einen gegebenen input, sondern die Wahrscheinlichkeit, zum Beispiel 0.67

artificial-intelligence neural-network

Schritt für Schritt Anleitung zu trainieren, ein multilayer-perzeptron für die XOR-Fall in Weka?

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Ich fange gerade mit Weka und die Probleme mit den ersten Schritten. Wir haben unsere Trainings-set: @relation PerceptronXOR @attribute X1 numerische @Attribut X2 numerische @attribute numerische Ausgabe @data 1,1,-1 -1,1,1 1,-1,1 -1,-1,-1 Ersten Schritt möchte ich nur

machine-learning neural-network weka xor

Layer genannt, mit einem Eingang, der nicht in einer symbolischen tensor keras

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Ich versuche, mich zu übergeben, das die Ausgabe einer Ebene in zwei verschiedenen Ebenen, und dann kommen Sie wieder zusammen. Allerdings bin ich angehalten zu werden, die von diesem Fehler und sagt mir, dass mein input ist

keras neural-network python recurrent-neural-network

Wie flatten layer arbeitet in keras?

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Ich bin mit tensorflow backend. Anwendung Faltung, max-pooling, glätten und dichten Schicht sequentiell. Faltung erfordert ein 3D-input(Höhe, Breite, color_channels_depth). Nach der Faltung wird diese(Höhe, Breite, Number_of_filters). Nach Anwendung von max-pooling in Höhe, Breite ändert. Aber nach der

keras keras-layer neural-network tensorflow

Was ist der Unterschied zwischen einem bidirektionalen LSTM und eine LSTM?

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Kann mir bitte jemand dies erklären? Ich weiß, bidirektionale LSTMs haben eine forward-und backward-pass, aber was ist der Vorteil, dies über eine unidirektionale LSTM? Was ist jeweils besser geeignet? InformationsquelleAutor shekit | 2017-03-26

keras lstm machine-learning neural-network recurrent-neural-network

Wie die Umsetzung eines künstlichen neuronalen Netzes in Delphi?

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Möchte ich ein künstliches neuronales Netzwerk: 42 eingabeneuronen 168 versteckten Neuronen 7 output-Neuronen Diesem Netzwerk ist, mit der das Spiel "Vier gewinnt". Am Ende jedes Spiels, das Netzwerk bekommt feedback (Spiel Ergebnis /win?). Lernen mit Temporaler Differenz

artificial-intelligence delphi implementation neural-network

ValueError: Variable rnn/basic_rnn_cell/kernel bereits vorhanden ist, nicht zulässig. Meinten Sie festlegen Wiederverwendung=True oder Wiederverwendung=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

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Irgendwelche Ideen, wie kann ich das problem lösen, die unten gezeigt? Mit den Informationen, die ich im Internet gefunden habe ist es im Zusammenhang mit dem problem der Wiederverwendung von tensorflow Umfang jedoch nichts funktioniert. ValueError: Variable

machine-learning neural-network python python-3.x tensorflow

Mühe, die Montage einfach Daten mit MLPRegressor

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Ich versuche aus Python und scikit-learn. Ich kann nicht MLPRegressor kommen sogar nahe an die Daten. Wo ist das denn falsch? from sklearn.neural_network import MLPRegressor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0.0, 1,

neural-network python scikit-learn

Neural Network-Kosten-Funktion in MATLAB

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Wie würde ich das umsetzen dieses neuronale Netzwerk-Kosten-Funktion in matlab: Hier sind, was die Symbole darstellen: % m is the number of training examples. [a scalar number] % K is the number of output nodes. [a scalar

machine-learning matlab neural-network

Wie funktioniert ein back-propagation-training-Algorithmus arbeiten?

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Ich habe versucht zu lernen, wie back-propagation arbeiten mit neuronalen Netzen, aber immer noch auf eine gute Erklärung, die von einem weniger technischen Aspekt. Wie funktioniert back-propagation arbeiten? Wie lernt es sich aus einem Trainings-Datensatz zur Verfügung

artificial-intelligence backpropagation computer-science neural-network

Wie funktioniert die unpooling und Dekonvolution Arbeit in DeConvNet

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Ich habe versucht zu verstehen, wie unpooling und deconvolution arbeitet in DeConvNets. Unpooling Während der unpooling Bühne, die Aktivierungen sind wieder die Standorte der maximale Aktivierung Auswahl, die Sinn macht, aber was ist mit den verbleibenden Aktivierungen?

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

Wie die Berechnung der Kosinus-ähnlichkeit zwischen zwei Tensoren?

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Habe ich zwei normalisierte Tensoren und ich brauche zur Berechnung der Kosinus-ähnlichkeit zwischen diesen Tensoren. Wie mache ich es mit TensorFlow? cosine(normalize_a,normalize_b) a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_a") b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_b") normalize_a = tf.nn.l2_normalize(a,0) normalize_b =

neural-network python tensorflow

Keras Modell load_weights für das Neuronale Netz

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Ich bin mit dem Keras-Bibliothek zum erstellen eines neuronalen Netzes in python. Ich habe geladen die Trainings-Daten (txt-Datei), initiierte das Netzwerk-und "fit" die GEWICHTE des neuronalen Netzes. Ich habe dann geschrieben code zu erzeugen der Ausgabe text.

keras neural-network python

Was ist der Punkt, der die Schwelle in ein perceptron?

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Ich habe Schwierigkeiten, zu sehen, was die Schwelle tatsächlich in einer single-layer-perceptron. Die Daten werden in der Regel getrennt, egal, was der Wert der Schwelle ist. Es scheint eine niedrigere Schwelle teilt die Daten gleichmäßig; ist es

artificial-intelligence neural-network perceptron

Convolutional neural network Conv1d input Form

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Ich versuche zum erstellen einer CNN-Daten klassifizieren. Meine Daten X[N_data, N_features] Ich will ein neuronales Netz in der Lage zu klassifizieren. Mein problem ist bezüglich der Eingabe-Form eines Conv1D für die keras back-end. Ich wiederholen möchte einen

conv-neural-network input keras machine-learning neural-network

RÜCKFÜHRUNG für gleichgerichtete lineare Einheit Aktivierung mit cross-entropy Fehler

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Ich versuche zu implementieren, Gradienten-Berechnung, die für neuronale Netzwerke mit backpropagation. Ich kann es nicht für die Arbeit mit cross-entropy Fehler und korrigiert linear unit (aufgrund der Kr) als Aktivierung. Ich es geschafft, meine Implementierung arbeitet für

backpropagation machine-learning matlab neural-network

Plotten von neuronalen Netzwerk-Modell von nnet-Paket R-cran

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Gibt es irgendein Paket oder eine andere software zum zeichnen von neuronalen Netzwerk-Modelle aus dem Paket nnet cran. Ich trainierte ein neuronales Netzwerk-Modell (3 Eingänge und 1 Ausgang) mit nnet und Rattle: crs$nnet <- nnet(as.factor(Target) ~ .,

cran neural-network plot r

eine Fehlermeldung "No Architekturen zu kompilieren, für (ONLY_ACTIVE_ARCH=JA, aktiv, arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s)."?

7 Antworten

Ich habe Xcode 4.6. Ich heruntergeladen dieses Projekt Beim ausführen erhalte ich die Meldung No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=armv7 armv7s). Wo und was muss ich ändern? Ich habe keine Ahnung, was soll ich

artificial-intelligence neural-network objective-c

2-D-Faltung als matrix-matrix-Multiplikation

4 Antworten

Ich weiß, dass im 1-D Fall die Faltung zwischen zwei Vektoren a,b können berechnet werden als conv(a,b), sondern auch als das Produkt zwischen der T_a und b, wo T_a ist die entsprechende Toeplitz-matrix für a. Ist es

convolution matrix-multiplication neural-network

Wie ausgeführt TensorFlow auf mehreren core und threads

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Sollte ich anfangen zu sagen, dass ich bin völlig neu auf jede Art von Parallelität/multithreading/multiprocessing-Programmierung. Nun habe ich die chance, meine TensorFlow CNN über 32 Kerne mit jeweils 2 hyperthreads). Ich habe viel Zeit damit verbracht, zu

conv-neural-network multithreading neural-network python tensorflow

Tensor-Flow - LSTM - 'Tensor' Objekt ist nicht durchsuchbar

2 Antworten

Hallo, ich benutze folgende Funktion für lstm rnn Zelle. def LSTM_RNN(_X, _istate, _weights, _biases): # Function returns a tensorflow LSTM (RNN) artificial neural network from given parameters. # Note, some code of this notebook is inspired from

lstm neural-network python tensorflow

Keras - How zur Durchführung einer Vorhersage unter Verwendung KerasRegressor?

3 Antworten

Ich bin neu auf der Maschine lernen, und ich bin versucht zu behandeln Keras zum durchführen von regression-Aufgaben. Ich habe Erfahrung in diesem code, basierend auf diese Beispiel. X = df[['full_sq','floor','build_year','num_room','sub_area_2','sub_area_3','state_2.0','state_3.0','state_4.0']] y = df['price_doc'] X = np.asarray(X)

keras machine-learning neural-network regression scikit-learn

Export in einem neuronalen Netzwerk ausgebildet mit MATLAB, die in anderen Programmiersprachen

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Ich trainierte ein neuronales Netz mit der MATLAB Neural Network Toolbox, und insbesondere mit dem Befehl nprtool bietet ein einfaches GUI zum verwenden der toolbox-Funktionen, und exportieren Sie eine net - Objekt mit den Informationen über das

matlab neural-network porting

Wie visualisieren wir ein neuronales Netz

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Möchte ich zum zeichnen ein dynamisches Bild für ein neuronales Netz zu beobachten, die GEWICHTE geändert und die Aktivierung von Neuronen während des Lernens. Wie könnte ich das simulieren der Prozess in Python? Genauer gesagt, wenn die

image neural-network python

Über die vor-geschult sind word2vec mit LSTM für word-generation

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LSTM/RNN kann verwendet werden, für die Texterstellung. Diese zeigt die Art und Weise zu benutzen, die vor-geschult Handschuh Wort Einbettungen für Keras Modell. Wie Sie pre-geschult Word2Vec Wort Einbettungen mit Keras LSTM Modell? Diese post half. Wie

keras lstm machine-learning neural-network word2vec

Wie zu ernähren caffe multi-label-Daten im HDF5-format?

2 Antworten

Will ich mit caffe mit einem Vektor-label, nicht integer. Ich habe einige Antworten, und es scheint im HDF5 ist ein besserer Weg. Aber dann bin ich stucked mit Fehler wie: accuracy_layer.cpp:34] Check failed: outer_num_ * inner_num_ ==

caffe deep-learning neural-network python

Ich erhalten den Fehler “Fehler in nnet.default(x, y, w, ...) : zu viele (77031) - GEWICHTE", während die Ausbildung neuronaler Netzwerke im R

3 Antworten

Ich versuche zu trainieren neuronaler Netze in R mit dem Paket nnet. Folgende ist die information über meine Trainingsdaten. str(traindata) 'data.frame': 10327 obs. of 196 variables: $ stars : num 5 5 5 3.5 3.5 4.5 3.5

machine-learning neural-network nnet r weight

Wie funktioniert die Daten-Normalisierung Arbeit in keras während der Vorhersage?

4 Antworten

Sehe ich, dass die imageDataGenerator mir erlaubt, geben Sie verschiedene Arten von Daten-Normalisierung, z.B. featurewise_center, samplewise_center, etc. Sehe ich aus den Beispielen, dass, wenn ich eine dieser Optionen angeben, dann muss ich anrufen die fit-Methode auf den

keras machine-learning neural-network python tensorflow

wie die Umsetzung tensorflow ist next_batch für eigene Daten

5 Antworten

In der tensorflow MNIST-tutorial die mnist.train.next_batch(100) Funktion ist sehr praktisch. Ich bin jetzt versucht zu implementieren eine einfache Klassifikation mich. Ich habe meine Ausbildung Daten in ein numpy-array. Wie könnte ich implementieren, die eine ähnliche Funktion für

classification neural-network numpy python tensorflow

Helfen Sie mit Neuroph neuronalen Netzwerk

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Für meine Promotion bin ich zu schaffen, ein neuronales Netzwerk, dass die Züge zu erkennen-Bilder. Ich werde sehr viel komplexer als einfach nur ein raster der RGB-Werte, downsampling und und sendet Sie an den Eingang des Netzwerkes,

artificial-intelligence java neural-network performance

Neuronales Netz Beispiel-Source-code (vorzugsweise Python)

5 Antworten

Ich Frage mich, ob jemand einige Beispiel-code von einem Neuronalen Netz in python. Wenn Sie jemand wissen, der eine Art tutorial mit einem kompletten Durchlauf, das wäre auch genial, aber nur Beispiel Quelle wäre auch Super! Dank

neural-network python

Warum ist die Cross-Entropy-Methode vorgezogen Mean Squared Error? In welchen Fällen muss diese nicht halten?

3 Antworten

Obwohl beide der oben genannten Methoden bessere Punktzahl für eine bessere Nähe der Vorhersage, noch cross-Entropie ist bevorzugt. Ist es in allen Fällen, oder es gibt einige seltsame Szenarien, in denen wir bevorzugen die Kreuz-Entropie über MSE?

backpropagation cross-entropy machine-learning mean-square-error neural-network

Deaktivieren der dropout-für die Prüfung in Tensorflow?

4 Antworten

Ich bin ziemlich neu in Tensorflow und ML im Allgemeinen, so dass ich mich hiermit entschuldige mich für eine (wahrscheinlich) triviale Frage. Ich die dropout-Technik, um das lernen zu verbessern raten von meinem Netzwerk, und es scheint

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

Neural Network Lern-rate-und batch-Gewicht update

2 Antworten

Ich programmiert habe, ein Neuronales Netz in Java und arbeite jetzt auf der back-propagation-Algorithmus. Ich habe gelesen, dass die batch-updates der GEWICHTE bewirkt, dass ein stabiler Verlauf suchen, statt ein online-Gewicht-update. Als test habe ich eine Zeitreihen-Funktion

backpropagation neural-network