keras पर टैग किए गए जवाब

पेशेवरों और विपक्ष की क्या हैं Keras और TFlearn ? एक पुस्तकालय दूसरे पर कब पसंद किया जाता है?

18 machine-learning  keras  tflearn 

मैं मशीन लर्निंग और केरस पर नौसिखिया हूं और अब केरस का उपयोग करके एक बहु-श्रेणी छवि वर्गीकरण समस्या का काम कर रहा हूं। इनपुट को टैग की गई छवि है। कुछ पूर्व प्रसंस्करण के बाद, प्रशिक्षण डेटा को पायथन सूची में निम्न रूप में दर्शाया गया है: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के लिए बहुत नया हूं, लेकिन मैं रेखीय बीजगणित और दृढ़ संकल्प के गणित को काफी समझदारी से समझता हूं। मैं उदाहरणों को समझने के लिए कोशिश कर रहा हूं कि मैं नेट पर विभिन्न स्थानों पर एक केआरएस कन्वेन्शनल एनएन को एमएनआईएसटी डेटा के साथ अंकों …

18 convnet  keras 

केर आरएनएन ट्यूटोरियल से: " आरएनएन मुश्किल हैं। बैच आकार की पसंद महत्वपूर्ण है, नुकसान की पसंद और ऑप्टिमाइज़र महत्वपूर्ण है, आदि। कुछ विन्यास अभिसरण नहीं करेंगे।" इसलिए यह केरस पर एक LSTM-RNN के हाइपरपैरमीटर को ट्यून करने के बारे में एक सामान्य प्रश्न है। मैं आपके RNN के सर्वोत्तम …

18 python  neural-network  deep-learning  keras  hyperparameter 

केरस में प्रशिक्षण के दौरान val_lossऔर lossउसके बीच क्या अंतर है ? उदाहरण के लिए Epoch 1/20 1000/1000 [==============================] - 1s - loss: 0.1760, val_loss: 0.2032 कुछ साइटों पर मैंने पढ़ा कि सत्यापन पर, ड्रॉपआउट काम नहीं कर रहा था।

18 machine-learning  deep-learning  keras 

केरस अनुक्रमिक मॉडल फिट फ़ंक्शन में मान्यता-विभाजन https://keras.io/models/fter// पर निम्न के रूप में प्रलेखित है : validation_split: 0 और 1. के बीच फ़्लोट सत्यापन डेटा का उपयोग सत्यापन डेटा के रूप में किया जाएगा। मॉडल प्रशिक्षण डेटा के इस अंश को अलग करेगा, उस पर प्रशिक्षण नहीं देगा, और प्रत्येक …

17 keras  data  cross-validation 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

क्या हर काल के बाद किसी मॉडल को बचाने के लिए कॉलबैक का उपयोग करके केरेस का एक सीधा उदाहरण पोस्ट कर सकते हैं? मैं वजन बचाने के उदाहरण पा सकता हूं, लेकिन मैं चाहता हूं कि हर प्रशिक्षण काल ​​के बाद पूरी तरह से कामकाजी मॉडल को बचाने में …

17 python  keras 

मुझे पता है कि केरस TensorFlow के लिए एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है। लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि केर अपने आप में कई कार्य कर सकते हैं (डेटा इनपुट, मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण, मूल्यांकन)। इसके अलावा, TensorFlow की कुछ कार्यक्षमता को सीधे keras में पोर्ट किया …

16 keras  tensorflow 

में Keras खरोंच से प्रशिक्षण convnets पर ब्लॉग , कोड से पता चलता है केवल नेटवर्क प्रशिक्षण और मान्यता डेटा पर चल रहा है। टेस्ट डेटा के बारे में क्या? क्या सत्यापन डेटा परीक्षण डेटा के समान है (मुझे नहीं लगता)। यदि ट्रेन और सत्यापन फ़ोल्डर के समान लाइनों पर …

16 machine-learning  python  deep-learning  keras  confusion-matrix 

केरस में fit()और क्या अंतर है fit_generator()? मुझे fit()बनाम का उपयोग कब करना चाहिए fit_generator()?

16 deep-learning  keras 

यह पोस्ट इंगित करती है कि मैं जो पूरा करना चाहता हूं वह संभव नहीं है। हालाँकि, मैं इस बारे में आश्वस्त नहीं हूँ - जो मैंने पहले ही किया है, उसे देखते हुए, मैं यह नहीं देखता कि मैं जो करना चाहता हूँ उसे हासिल नहीं किया जा सकता …

15 keras 

मैंने Quora आधिकारिक डेटासेट पर डुप्लिकेट प्रश्नों की भविष्यवाणी करने के लिए एक LSTM मॉडल बनाया है। परीक्षण लेबल 0 या 1. 1 हैं जो इंगित करता है कि प्रश्न युग्म डुप्लिकेट है। मॉडल का उपयोग करने के निर्माण के बाद model.fit, मैं model.predictपरीक्षण डेटा पर उपयोग करके मॉडल का …

15 machine-learning  python  neural-network  keras  lstm 

यदि कुछ न्यूरॉन्स को हटाने से बेहतर प्रदर्शन करने वाला मॉडल होता है, तो पहली परत में कम परतों और कम न्यूरॉन्स के साथ एक सरल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग क्यों नहीं किया जाता है? शुरुआत में एक बड़ा, अधिक जटिल मॉडल क्यों बनाएं और बाद में इसके कुछ हिस्सों …

13 machine-learning  deep-learning  keras  regularization  dropout 

मैं एक-से-कई (जैसे एकल छवियों का वर्गीकरण) और कई-से-कई (जैसे छवि अनुक्रमों का वर्गीकरण) अनुक्रम लेबलिंग के लिए केरस कोडिंग अंतर की व्याख्या करने के लिए संघर्ष करता हूं। मुझे अक्सर दो अलग तरह के कोड दिखाई देते हैं: टाइप 1 वह जगह है जहां कोई टाइमडाइजेन्ड इस तरह लागू …

13 keras  rnn  lstm  sequence