neural-network पर टैग किए गए जवाब

मैंने TensorFlow का उपयोग करके लागू किए गए कई उपलब्ध न्यूरल नेटवर्क कोड में पाया कि नियमितीकरण शर्तों को अक्सर मैन्युअल रूप से नुकसान के मूल्य में एक अतिरिक्त शब्द जोड़कर लागू किया जाता है। मेरे प्रश्न हैं: मैन्युअल रूप से करने की तुलना में नियमितीकरण का अधिक सुरुचिपूर्ण या …

94 python  neural-network  tensorflow  deep-learning 

मैंने देखा है कि प्रशिक्षण के दौरान अक्सर होने वाली घटना NANको पेश किया जा रहा है। अक्सर कई बार ऐसा लगता है कि यह इनर-प्रोडक्ट / फुल-कनेक्टेड या कनवल्शन लेयर्स में वज़न बढ़ा रहा है। क्या ऐसा इसलिए हो रहा है क्योंकि ढाल की संगणना बह रही है? या …

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

वर्गीकरण समस्याएं, जैसे कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन या मल्टीमोनियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन, एक क्रॉस-एन्ट्रापी लॉस का अनुकूलन करते हैं । आम तौर पर, क्रॉस-एन्ट्रापी परत सॉफ्टमैक्स परत का अनुसरण करती है , जो संभावना वितरण का उत्पादन करती है। टेंसरफ़्लो में, कम से कम एक दर्जन विभिन्न क्रॉस-एंट्रोपी हानि कार्य हैं : …

84 python  tensorflow  neural-network  logistic-regression  cross-entropy 

वर्तमान में मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग करता हूं: callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0), ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0), ] model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), callbacks=callbacks) यह बताता है कि जब प्रशिक्षण में 2 युगों तक सुधार नहीं हुआ तो केर को रोकना पड़ा। लेकिन मैं कुछ …

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

मैं कायरों में TimeDistributed आवरण क्या करता है समझ की कोशिश कर रहा हूँ। मुझे लगता है कि TimeDistributed "एक इनपुट के हर लौकिक टुकड़ा पर एक परत लागू होता है।" लेकिन मैंने कुछ प्रयोग किए और ऐसे परिणाम मिले जिन्हें मैं समझ नहीं सकता। संक्षेप में, LSTM परत के …

82 python  machine-learning  keras  neural-network  deep-learning 

इनाम समाप्त हो रहा है 17 घंटे में । इस प्रश्न के उत्तर एक +150 प्रतिष्ठा इनाम के लिए पात्र हैं । श्रीजय एक सम्मानित स्रोत से जवाब की तलाश में हैं । मैंने डेटा स्टॉक पूर्वानुमान के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ एक LSTM (RNN) तंत्रिका नेटवर्क बनाया। समस्या …

13 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

मेरे पास एक जेनेरेटर का प्रतिकूल नेटवर्क है, जहां एमएसई के साथ भेदभाव कम हो जाता है और जनरेटर को अधिकतम होना चाहिए। क्योंकि दोनों विरोधी हैं जो विपरीत लक्ष्य का पीछा करते हैं। generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) जेनरेटर मॉडल प्राप्त करने …

11 python  tensorflow  keras  neural-network  maximize 

मैं एक न्यूरल नेट मॉडल के मापदंडों को अपडेट / बदलने की कोशिश कर रहा हूं और फिर अपडेटेड न्यूरल नेट के फॉरवर्ड पास होने पर कंपीटिशन ग्राफ (चाहे हम कितने भी बदलाव / अपडेट करें) हो। मैंने इस विचार की कोशिश की, लेकिन जब भी मैं इसे करता हूं …

10 python  machine-learning  neural-network  pytorch 

समस्या सारांश और प्रश्न मैं एक वस्तु के अंदर कुछ डेटा को देखने की कोशिश कर रहा हूं, जिसे अनुक्रमित किया जा सकता है लेकिन अनुक्रमित नहीं। मैं अभी भी अजगर के लिए नया हूँ, लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि यह कैसे संभव है। यदि आप इसे एन्यूमरेट कर …

10 python  tensorflow  neural-network  kaggle 

मैं के बारे में एक त्रुटि हो रही है (Keras जो TensorFlow 2.0 का समर्थन नहीं करता है। हम tf.kerasTensorFlow 1.14 में किसी भी सिफारिश का उपयोग करके या वैकल्पिक रूप से डाउनग्रेड करने की सलाह देते हैं।) धन्यवाद import keras #For building the Neural Network layer by layer from …

9 python  tensorflow  keras  neural-network  tf.keras 

मैं गहरी सीखने के अनुप्रयोगों के लिए Gekko के मस्तिष्क मॉड्यूल का उपयोग करना सीख रहा हूं। मैं numpy.cos () फ़ंक्शन को सीखने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क स्थापित कर रहा हूं और फिर समान परिणाम उत्पन्न करता हूं। जब मेरे प्रशिक्षण पर सीमा होती है तो मैं एक अच्छा …

9 neural-network  deep-learning  gekko