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 die Beziehung zwischen bayesschen und neuronalen Netzen?

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Ich bin auf der Suche für rechenintensive Aufgaben Umsetzung mit CUDA und Frage mich, ob neuronale Netze oder Bayes-Netze anwenden kann. Dies ist nicht meine Frage, obwohl, sondern, wie die Beziehung zwischen den beiden Netzwerktypen ist. Sie

bayesian-networks neural-network

Warum plt.imshow() nicht angezeigt, das Bild?

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Ich bin ein Neuling auf keras, und wenn ich versuchte meine ersten keras Programm auf meinem linux, nur etwas nicht gehen, wie ich möchte. Hier ist mein python-code: import numpy as np np.random.seed(123) from keras.models import Sequential

mit undichten aufgrund der Kr in Tensorflow

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Wie kann ich das ändern G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1) undichter aufgrund der Kr? Ich habe versucht, Schleifen über den tensor mit max(value, 0,01*value) aber ich bekomme TypeError: Using a tf.Tensor as a Python bool is

neural-network python tensorflow

Warum rotation-invariant neuronale Netze sind nicht in Gewinner der beliebtesten Wettbewerbe?

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Bekannten, modernen beliebtesten CNN (convolutional neural network): VGG/ResNet (FasterRCNN), SSD, Yolo, Yolo v2, DenseBox, DetectNet - nicht drehen invariante: Sind moderne CNN (convolutional neural network) als DetectNet drehen invariant? Auch bekannt, dass es mehrere neuronale Netze mit

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

Wo Sie anfangen, Handschriftliche Erkennung mit einem Neuronalen Netzwerk?

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Ich habe versucht zu lernen, Neuronale Netze für eine Weile jetzt, und ich kann verstehen, dass einige basic-tutorials online. Jetzt möchte ich die Entwicklung von online-handschriftliche Erkennung mit einem Neuronalen Netzwerk. Also ich habe keine Ahnung, wo

handwriting java neural-network ocr

Was ist eine charge in TensorFlow?

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Die einführende Dokumentation, die ich lese (Inhaltsverzeichnis hier) führt der Begriff hier zimmerreserviereung, ohne das Sie es definiert. [1] https://www.tensorflow.org/get_started/ [2] https://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/tf/ Hallo, batch (Epoche, iteration, ..) ist eigentlich nicht die computing-bezogene. Sie können sich auf diesem

deep-learning machine-learning neural-network tensor tensorflow

die Vorhersage der Klasse für neue Daten verwenden neuralnet

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Ich versuche zur Vorhersage der Klasse (0 oder 1) für eine test-Datensatz unter Verwendung eines neuronalen Netzes ausgebildet, mit der neuralnet Paket in R. Den Daten die ich habe sieht wie folgt aus: Zug: x1 x2 x3

machine-learning neural-network r

Verständnis eine einfache LSTM pytorch

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import torch,ipdb import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable rnn = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2) input = Variable(torch.randn(5, 3, 10)) h0 = Variable(torch.randn(2, 3, 20))

lstm neural-network pytorch rnn

How to enable multithreading mit Caffe?

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Ich möchte zu kompilieren /konfigurieren Caffe, so dass, wenn ich trainiert habe einem künstlichen neuronalen Netz, das training ist multi-Threading (CPU, keine GPU). How to enable multithreading mit Caffe? Ich benutze Caffe auf Ubuntu 14.04 LTS x64.

caffe deep-learning multithreading neural-network ubuntu

Wie mache ich ein OCR-Programm?

2 Antworten

Möchte ich ein Programm, das dauert ein Bild, als ein-und Ausgänge text. Jetzt weiß ich, dass ich kann verwenden Sie ein neuronales Netz, um ein Bild der einzelnen Zeichen in diesem Zeichen. Der schwierige Teil ist: ein

neural-network ocr

Wie die Arbeit mit mehreren Eingängen für LSTM in Keras?

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Ich versuche zur Vorhersage der Wasserverbrauch der Bevölkerung. Ich habe 1 Haupt-Eingang: Wasser Volumen und 2 sekundären Eingänge: Temperatur Niederschlag In der Theorie, die Sie haben eine Beziehung mit der Wasserversorgung. Es muss gesagt werden, dass jeder

deep-learning keras neural-network python

Brauche guten Weg zu wählen, und passen Sie ein "learning rate"

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Im Bild unten können Sie sehen, ein Lern-Algorithmus versucht zu lernen, zu produzieren den gewünschten Ausgang (rote Linie). Der Lern-Algorithmus ist ähnlich wie ein backward-Fehler-propagation neural network. Der "learning rate" ist ein Wert, der steuert die Größe

machine-learning neural-network statistics

Multiple Output Neural Network

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Habe ich gebaut meine ersten neuronalen Netzes in python, und ich habe das Spiel mit ein paar Datensätzen; es geht gut so weit!!! Ich habe eine kurze Frage bezüglich der Modellierung von Ereignissen mit mehreren Ergebnissen: -

artificial-intelligence machine-learning neural-network probability

wie beginnen neurale Netzwerk-Programmierung

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ich bin ziemlich ein Neuling auf dem Gebiet der neuronalen Netze . Ich habe einige Theorie über neuronale Netze. Jetzt möchte ich mit der richtigen Codierung zu realisieren, die neuronale Netze Studien in meiner Theorie-Klasse . Kann

artificial-intelligence neural-network

Zum ermitteln der Anzahl der Schichten und Knoten eines neuronalen Netzwerks

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Ich bin derzeit am Aufbau eines nn für ein dataset mit 387 features und 3000 Proben. Die Ausgänge sind in 3 Klassen. Ich konfiguriert die Netzwerk-Struktur wie folgt: - Eingang->200->{300->100}->50->Ausgabe Habe ich wählen Sie die richtige Anzahl

deep-learning machine-learning neural-network

TensorFlow: Fragen zu tf.argmax() und tf.equal()

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Lerne ich die TensorFlow, den Aufbau einer multilayer_perceptron Modell. Ich bin auf der Suche in einige Beispiele, wie wir Sie bei: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.ipynb Dann habe ich einige Fragen, die in den folgenden code: def multilayer_perceptron(x, weights, biases): :

deep-learning neural-network tensorflow

Aufgrund der Kr und Dropout in der CNN

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Ich studiere Convolutional Neural Networks. Ich bin verwirrt über einige Schichten in der CNN. Bezug aufgrund der Kr... ich weiß nur, dass es die Summe einer unendlichen logistischen Funktion, aber aufgrund der Kr nicht, eine Verbindung zu

deep-learning dropout neural-network

Neuronaler-Netzwerk-Projekt Ideen

5 Antworten

Ich bin eine informatik-Studentin mit AI-Dur. Ich bin jetzt erforscht Themen für meine Letzte Jahr Projekt und ich bin sehr daran interessiert, Neuronales Netzwerk, aber ich habe fast kein wissen über es. Themen, die ich überlege mir,

artificial-intelligence neural-network

Soft-Aufmerksamkeit vs. hard Aufmerksamkeit

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In diesem blog-post, Die Unvernünftige Effektivität von Rekurrenten Neuronalen NetzenAndrej Karpathy erwähnt zukünftige Richtungen für neuronale Netze maschinelles lernen: Dem Konzept der Aufmerksamkeit ist die interessante architektonische innovation in neuronalen Netzen. [...] soft-Aufmerksamkeit-Schema für Speicher-Adressierung ist praktisch,

machine-learning neural-network recurrent-neural-network

Ableitung der sigmoid

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Ich bin momentan dabei, ein neuronales Netz mit dem backpropagation-Technik für das lernen. Ich zu verstehen, müssen wir die Ableitung der Aktivierungsfunktion verwendet. Ich bin mit dem standard-sigmoid-Funktion f(x) = 1 /(1 + e^(-x)) und ich habe

algorithm artificial-intelligence calculus math neural-network

Data-augmentation Techniken für kleine Bild-datasets?

2 Antworten

Zurzeit bin ich Ausbildung kleine logo-datasets ähnlich Flickrlogos-32 mit tiefen CNNs. Für die Ausbildung größerer Netzwerke brauche ich mehr dataset, also mit augmentation. Das beste was ich bin jetzt tun ist verwenden affine Transformationen(featurewise Normalisierung, featurewise center,

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

Finden Phasendifferenz zwischen zwei (unharmonischen) Wellen

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Habe ich zwei Datensätze auflisten die Durchschnittliche Spannung Ausgänge von zwei Baugruppen von neuronalen Netzwerken zu Zeiten t, die wie folgt Aussehen: A = [-80.0, -80.0, -80.0, -80.0, -80.0, -80.0, -79.58, -79.55, -79.08, -78.95, -78.77, -78.45,-77.75, -77.18,

neural-network numpy physics python scipy

Warum tanh für die Aktivierung der Funktion von MLP?

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Persönlich Im Studium Theorien der neuronalen Netzwerk und habe einige Fragen. In viele Bücher und Referenzen für die Aktivierungsfunktion der verdeckten Schicht, hyper-Tangente-Funktionen verwendet wurden. Bücher kam mit wirklich einfachen Grund, dass lineare Kombinationen der tanh-Funktionen beschreiben

hyperbolic-function machine-learning neural-network

Skala Ebene in Caffe

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Ich bin auf der Suche durch die Caffe prototxt für deep Rest-Netzwerke und habe bemerkt, das Aussehen eines "Scale" Schicht. layer { bottom: "res2b_branch2b" top: "res2b_branch2b" name: "scale2b_branch2b" type: "Scale" scale_param { bias_term: true } } Jedoch,

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

Pybrain zeitreihenvorhersage mit rekurrenten LSTM-Netze

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Habe ich eine Frage im Hinterkopf, das bezieht sich auf die Verwendung von pybrain zu tun regression einer Zeitreihe. Ich Plane, verwenden Sie die LSTM-Ebene in pybrain zu trainieren und Vorhersage von Zeitreihen. Fand ich ein Beispiel-code

neural-network prediction pybrain python time-series

LSTM-Modul für Caffe

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Weiß wer, ob gibt es ein nettes LSTM-Modul für Caffe? Ich fand eine aus einem github-account von russel91 aber offenbar die Seite mit Beispielen und Erklärungen verschwunden (Ehemals http://apollo.deepmatter.io/ --> jetzt leitet nur die github-Seitedie keine Beispiele

caffe deep-learning lstm neural-network recurrent-neural-network

Laden ausgebildet Keras Modell und weiter trainieren

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Ich Frage mich, ob es möglich war zu speichern, die eine teilweise ausgebildete Keras Modell und die Fortsetzung der Ausbildung nach dem laden des Modells wieder. Der Grund dafür ist, dass ich mehr training-Daten in die Zukunft

keras neural-network python resuming-training tensorflow

Warum input skaliert in tf.nn.dropout in tensorflow?

2 Antworten

Kann ich nicht verstehen, warum die dropout-wie das funktioniert in der tensorflow. Der blog von CS231n sagt, dass "dropout is implemented by only keeping a neuron active with some probability p (a hyperparameter), or setting it to

deep-learning machine-learning neural-network tensorflow

TensorFlow - Regularisierung mit L2-Verlust, wie Sie gelten für alle Bedeutungen, nicht nur die Letzte?

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Spiele ich mit ANN, die ist ein Teil von Udacity DeepLearning natürlich. Habe ich eine Belegung, die die Einführung Verallgemeinerung auf das Netzwerk mit einer versteckten aufgrund der Kr-Ebene mit L2-Verlust. Ich Frage mich, wie man richtig

deep-learning machine-learning neural-network regularized tensorflow

So berechnen Sie die Anzahl der Parameter für convolutional neural network?

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Ich bin mit Lasagne zu erstellen, ein CNN für die MNIST Datensatz. Bin ich nach genau diesem Beispiel: Convolutional Neural Networks und Feature-Extraktion mit Python. Die CNN-Architektur habe ich im moment, das sind keine Aussteiger Schichten: NeuralNet(

conv-neural-network deep-learning lasagne neural-network nolearn

TensorFlow für binäre Klassifikation

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Ich versuche mich anzupassen diese MNIST Beispiel für binäre Klassifikation. Aber beim Wechsel meine NLABELS aus NLABELS=2 zu NLABELS=1die Verlust-Funktion gibt immer 0 zurück (und Genauigkeit 1). from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__

neural-network python tensorflow

Unterschied zwischen Neuronalen Netzen und Evolutionären Algorithmus

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Habe ich eine gute basis, auf Evolutionären Algorithmen, so dass ich nun zu Lesen begann, über Künstliche Neuronale Netze. Ich komme in diesem tutorial http://www.ai-junkie.com/ann/evolved/nnt2.html zeigen, wie Sie ein ANN zu entwickeln, Panzer, Minen sammeln. Es verwendet

artificial-intelligence genetic-algorithm neural-network

Wie zu verwenden Sie k-fold cross validation in einem neuronalen Netzwerk

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Wir schreiben eine kleine ANN, die angeblich zu kategorisieren 7000 Produkte in 7 Klassen, basierend auf 10 input-Variablen. Um dies zu tun, müssen wir mit k-fold cross validation, aber wir sind irgendwie verwirrt. Haben wir diesen Auszug

backpropagation machine-learning neural-network validation

Warum die Verschiebung ist notwendig, ANN? Sollten wir getrennte BIAS für jede Schicht?

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Möchte ich ein Modell, welches die Vorhersage der Zukunft Reaktion des Eingangssignals, die Architektur meines Netzwerks ist [3, 5, 1]: 3 Eingänge, 5 Neuronen in der versteckten Schicht, und 1 neuron in output Schicht. Meine Fragen sind:

bias-neuron machine-learning neural-network

Keras Maxpooling2d Ebene gibt ValueError

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Ich bin versucht, zu replizieren VGG16 Modell in keras, Folgendes ist mein code: model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3,

deep-learning keras neural-network python tensorflow

Einstellung GLOG_minloglevel=1 um zu verhindern, dass die Ausgabe in der shell von Caffe

2 Antworten

Ich bin mit Caffe, die drucken jede Menge Ausgabe auf der shell beim laden des neuronalen Netzes. Ich möchte zu unterdrücken, die Ausgabe, die angeblich gemacht werden, durch die Einstellung GLOG_minloglevel=1 bei der Ausführung des Python-Skripts. Ich

caffe deep-learning glog neural-network python

Neural network-Algorithmus(s), die Prognose der künftigen Ergebnisse aus der Vergangenheit

3 Antworten

War ich arbeiten an einem Algorithmus, wo ich bin da ein bisschen input, und ich bin da die Ausgabe für Sie, und angesichts der Ausgang für 3 Monate (geben oder nehmen) ich brauche einen Weg zu finden/berechnen,

algorithm neural-network prediction

Kann ein künstliches neuronales Netz Vorhersage der Ergebnisse der Sport-Spiele?

8 Antworten

Ich war auf der Suche nach etwas originelles und lustiges zu tun mit künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) als personal - /Lern-Projekt, und ich dachte, es wäre cool, wenn ich könnte, vorherzusagen, die Ergebnisse der Sport-Spiele (vor allem

neural-network

Bedeutung der Epoche in Neuronalen Netzen Ausbildung

3 Antworten

während ich lese, wie zu bauen ANN in pybrainsagen Sie: Zug das Netzwerk für einige Epochen. In der Regel legen Sie etwas wie die 5 hier, trainer.trainEpochs( 1 ) Schaute ich, was das bedeutet , dann schließe

artificial-intelligence machine-learning neural-network pybrain

Keras-Eingang Erläuterung: input_shape, Einheiten, batch_size, dim, usw

2 Antworten

Für alle Keras layer (Layer Klasse), kann mir jemand erklären, wie zu verstehen, den Unterschied zwischen input_shapeunitsdim usw.? Beispielsweise der doc sagt units geben Sie den Ausgabe-Form einer Ebene. In das Bild des neuronalen Netzes unter hidden

deep-learning keras keras-layer neural-network tensor

Viele ein und viele, viele LSTM Beispiele in Keras

1 Antworten

Ich versuche zu verstehen, LSTMs und wie Sie zu bauen mit Keras. Ich fand heraus, dass es hauptsächlich um die 4 Modi zum ausführen einer RNN (die 4 richtigen im Bild) Bild-Quelle: Andrej Karpathy Nun Frage ich

deep-learning keras machine-learning neural-network recurrent-neural-network

Rolle von "Flatten" in Keras

1 Antworten

Ich versuche zu verstehen, die Rolle der Flatten Funktion in Keras. Unten ist mein code, es ist eine einfache zwei-Schicht-Netzwerk. Es dauert in der 2-dimensionalen Daten der Form (3, 2) und der Ausgänge 1-dimensionale Daten der Form

deep-learning keras machine-learning neural-network tensorflow

Neural network immer prophezeit der gleichen Klasse

2 Antworten

Ich versuche, die Implementierung eines neuronalen Netzwerks, das Stuft die Bilder in einer der zwei diskreten Kategorien. Das problem ist jedoch, dass es derzeit immer prophezeit 0 für jeden input und ich bin mir nicht wirklich sicher,

deep-learning gradient-descent neural-network numpy python-3.x

Convolutional Neural Networks - Mehrere Kanäle

1 Antworten

Wie ist die convolution-operation durchgeführt wird, wenn mehrere Kanäle vorhanden sind, an die input-Schicht? (z.B. RGB) Nach etwas Lesen auf der Architektur/Implementierung einer CNN verstehe ich, dass jedes neuron in einer feature map Referenzen NxM Pixel eines

artificial-intelligence computer-vision convolution neural-network

Einfache multi-layer neuronale Netzwerk-Implementierung

5 Antworten

vor einiger Zeit habe ich begonnen, mein Abenteuer mit dem maschinellen lernen (während der letzten 2 Jahre meines Studiums). Ich habe viele Bücher gelesen und viel code geschrieben mit machine-learning-algorithmen AUßER neuronale Netze, die aus meinem Bereich.

artificial-intelligence machine-learning neural-network python

Wie codiert man ein künstliches neuronales Netzwerk (Tic-Tac-Toe)?

8 Antworten

Will ich spielen Tic-tac-toe mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk. Meine Konfiguration für das Netzwerk ist wie folgt: Für jedes der 9 Felder, die ich benutzen Sie 2 input-neuron. Also ich habe 18 input-Neuronen, natürlich. Für jedes Feld,

artificial-intelligence game-ai neural-network

Kontinuierliche Ausgabe in Neuronalen Netzen

3 Antworten

Wie kann ich einstellen, Neuronale Netzwerke, so dass Sie akzeptieren und Ausgang einen kontinuierlichen Bereich von Werten anstelle einer diskreten? Von was ich mich erinnere dabei ein Neuronales Netzwerk-Klasse vor ein paar Jahren, wird der Aktivierungs-Funktion würde

artificial-intelligence neural-network

Wie kann die Gesamtzahl trainierbarer Parameter in einem Tensorflow-Modell gezählt werden?

6 Antworten

Gibt es einen Funktionsaufruf oder eine andere Art zu zählen die Gesamtzahl der Parameter in a tensorflow graph? Durch Parameter, die ich meine: ein N dim Vektor, der trainierbar-Variablen besitzt N Parameter, eine NxM matrix hat N*M

neural-network tensorflow

Python scikit lernen MLPClassifier "hidden_layer_sizes"

2 Antworten

Ich bin verloren in der scikit lernen 0.18 Benutzerhandbuch (http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#sklearn.neural_network.MLPClassifier): hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,) The ith element represents the number of neurons in the ith hidden layer. Wenn ich Suche, nur

neural-network python-2.7 scikit-learn

Wie erstelle ich eine benutzerdefinierte Aktivierungsfunktion mit nur Python in Tensorflow?

2 Antworten

Angenommen, Sie benötigen, um eine Aktivierung der Funktion ist nicht möglich, nur mithilfe von vordefinierten tensorflow Bausteine, was können Sie tun? So, in Tensorflow es ist möglich, um Ihren eigenen Aktivierungs-Funktion. Aber es ist ziemlich kompliziert, Sie

activation-function deep-learning neural-network python tensorflow