keras पर टैग किए गए जवाब

जब कुछ मीट्रिक (आमतौर पर सत्यापन हानि) नहीं बढ़ रहा है, तो केरस प्रशिक्षण में प्रारंभिक रोक कॉलबैक का उपयोग करना बंद हो जाता है। क्या सत्यापन हानि के बजाय किसी अन्य मीट्रिक (जैसे सटीक, याद, एफ-माप) का उपयोग करने का कोई तरीका है? अब तक मैंने जितने भी उदाहरण …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि कैरस (या टेन्सरफ्लो) का उपयोग करके एक बहुआयामी और बहुभिन्नरूपी श्रृंखला के पूर्वानुमान बनाने के लिए डेटा का प्रतिनिधित्व और आकार कैसे करें, लेकिन डेटा को कैसे प्रस्तुत किया जाए, इसके बारे में कई ब्लॉग पोस्ट / ट्यूटोरियल / प्रलेखन पढ़ने …

12 python  keras  rnn  lstm 

मैं केरस में साझा परतों को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं देख रहा हूं कि केरस के पास है keras.layers.concatenate, लेकिन मैं इसके उपयोग के बारे में प्रलेखन से अनिश्चित हूं। क्या मैं इसे कई साझा परतों को बनाने के लिए उपयोग कर सकता हूं? एक सरल …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

मेरे पास एक बड़ा बहुआयामी डेटासेट है जो प्रत्येक दिन उत्पन्न होता है। पिछले दिनों की तुलना में किसी भी प्रकार की 'विसंगति' का पता लगाने के लिए एक अच्छा तरीका क्या होगा? क्या यह एक उपयुक्त समस्या है जिसे तंत्रिका नेटवर्क के साथ संबोधित किया जा सकता है? किसी …

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

मेरे पास केरस में एक कन्वेन्शनल + एलएसटीएम मॉडल है, यह (रेफ 1) के समान है, जिसका उपयोग मैं एक कागेल प्रतियोगिता के लिए कर रहा हूं। वास्तुकला नीचे दिखाया गया है। मैंने इसे 11000 नमूनों के अपने लेबल सेट पर प्रशिक्षित किया है (दो कक्षाएं, प्रारंभिक प्रचलन ~ 9: …

12 keras  cross-validation  overfitting 

मैं मेडिकल इमेज के सेट पर इस पेपर को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं इसे कैरस में कर रहा हूं। नेटवर्क में अनिवार्य रूप से 4 कनैक्ट और अधिकतम-पूल लेयर होते हैं, जिसके बाद पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर और सॉफ्ट मैक्स क्लासिफायर होता है। जहां …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

मैंने निम्नलिखित के अनुसार केरस (टेंसरफ़्लो बैकएंड) में एक कस्टम मेट्रिक फ़्यूज़न (एफ 1-स्कोर) को परिभाषित करने की कोशिश की: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) …

12 tensorflow  keras  evaluation 

क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …

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मैंने सिर्फ केआरएस के साथ इस एलएसटीएम तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण किया import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data …

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मैं पायथन, स्किट-लर्न और केरस के साथ काम कर रहा हूं। मेरे पास सामने वाले घड़ियों की 3000 हज़ार छवियां हैं जैसे निम्नलिखित: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 । मैं एक प्रोग्राम लिखना चाहता हूं जो एक इनपुट के रूप में प्राप्त होता है जो वास्तविक घड़ी की एक तस्वीर …

11 python  neural-network  keras 

मैं Seq2Seq मॉडल पर केआरएस से LSTM (थीनो पृष्ठभूमि का उपयोग करके) का उपयोग कर काम कर रहा हूं और मैं प्रक्रियाओं को समानांतर करना चाहूंगा, क्योंकि प्रशिक्षण के लिए भी कुछ एमबी डेटा की कई घंटों की आवश्यकता होती है। यह स्पष्ट है कि सीपीयू की तुलना में जीपीआर …

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मैं एएसएल (अमेरिकी सांकेतिक भाषा) इशारों को वर्गीकृत करने के लिए एक इशारा पहचान प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं , इसलिए मेरे इनपुट को कैमरे या वीडियो फ़ाइल से फ़्रेम का अनुक्रम माना जाता है, फिर यह अनुक्रम का पता लगाता है और इसके अनुरूप मैप करता है …

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विवरण: GPU : GTX 1080 प्रशिक्षण : ~ १० वर्गों से संबंधित १.१ मिलियन छवियां मान्यता : ~ 150 हजार चित्र 10 वर्गों से संबंधित हैं समय प्रति युग : ~ 10 घंटे मैंने CUDA, cuDNN और Tensorflow (Tensorflow GPU साथ ही) सेटअप किया है। मुझे नहीं लगता कि मेरा …

10 machine-learning  python  keras 

पृष्ठभूमि: रिले सक्रियण के साथ तंत्रिका नेटवर्क फिटिंग करते हुए, मैंने पाया कि कभी-कभी भविष्यवाणी स्थिर के पास हो जाती है। मेरा मानना ​​है कि यह रिले न्यूरॉन्स के प्रशिक्षण के दौरान मरने के कारण है जैसा कि यहां कहा गया है। ( तंत्रिका नेटवर्क में "डाइंग रेएलयू" समस्या क्या …

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