keras पर टैग किए गए जवाब

मैं Python Keras packageतंत्रिका नेटवर्क के लिए उपयोग कर रहा हूं । यही कड़ी है । Is batch_sizeपरीक्षण नमूनों की संख्या के बराबर है? विकिपीडिया से हमारे पास यह जानकारी है: हालांकि, अन्य मामलों में, सम-ग्रेडिएंट का मूल्यांकन करने के लिए सभी समन कार्यों से ग्रेडिएंट के महंगे मूल्यांकन की …

174 neural-networks  python  terminology  keras 

केर लाइब्रेरी में 'एंबेडिंग' लेयर के काम को समझने की जरूरत है। मैं पायथन में निम्नलिखित कोड निष्पादित करता हूं import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding model = Sequential() model.add(Embedding(5, 2, input_length=5)) input_array = np.random.randint(5, size=(1, 5)) model.compile('rmsprop', 'mse') output_array = model.predict(input_array) जो निम्न …

69 text-mining  word-embeddings  keras 

मैं एन-कक्षाओं में वस्तुओं के एक सेट को वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण दे रहा हूं। प्रत्येक वस्तु एक ही समय में कई वर्गों (मल्टी-क्लास, मल्टी-लेबल) से संबंधित हो सकती है। मैंने पढ़ा है कि बहु-वर्ग की समस्याओं के लिए आम तौर पर एमएमएस के बजाय …

64 neural-networks  python  loss-functions  keras  cross-entropy 

यहां, एक नज़र डालें: आप ठीक से देख सकते हैं कि प्रशिक्षण डेटा कहाँ समाप्त होता है। प्रशिक्षण डेटा से तक जाता है ।−1−1-1111 मैंने केरस और तन-सक्रियण के साथ 1-100-100-2 घने नेटवर्क का उपयोग किया। मैं पी / क्यू के रूप में दो मूल्यों, पी और क्यू से परिणाम …

21 regression  neural-networks  python  keras 

मैं "स्टैक्ड LSTM फॉर सीक्वेंस वर्गीकरण" नाम के केरस प्रलेखन में वर्णित उदाहरण का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं (नीचे कोड देखें) और input_shapeअपने डेटा के संदर्भ में पैरामीटर का पता नहीं लगा सकता । मेरे पास इनपुट के रूप में 25 संभावित वर्णों के दृश्यों का एक …

20 lstm  keras  shape  dimensions 

मैं केरस कनवल्शन डॉक्स से गुजर रहा था और मुझे दो प्रकार के कनवल्शन कन्यू 1 डी और कन्वर्ज़ 2 डी मिले हैं। मैंने कुछ वेब खोज की और यही मैं Conv1D और Conv2D के बारे में समझता हूं; Conv1D का उपयोग दृश्यों के लिए किया जाता है और छवियों …

19 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  keras 

क्या हम वस्तु का पता लगाने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के इनपुट के रूप में परिवर्तनशील आकार के साथ चित्र दे सकते हैं? यदि संभव हो, तो हम ऐसा कैसे कर सकते हैं? लेकिन अगर हम छवि को क्रॉप करने की कोशिश करते हैं, तो हम छवि के …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

मेरे न्यूरल नेटवर्क के फॉलो-अप के रूप में यूक्लिडियन दूरी भी नहीं सीखी जा सकती है, मैंने इसे और भी सरल बना दिया और एक एकल ReLU के लिए एक एकल ReLU (यादृच्छिक वजन के साथ) को प्रशिक्षित करने की कोशिश की। यह सबसे सरल नेटवर्क है, और फिर भी …

15 machine-learning  neural-networks  optimization  keras 

केरस एम्बेडिंग लेयर में एंबेडिंग लेयर को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है? (टेंसरफ़्लो बैकएंड का उपयोग करते हुए कहते हैं, इसका अर्थ शब्द 2vec, दस्ताने या फास्टटेक्स के समान है) मान लें कि हम एक प्रीटेंडेड एम्बेडिंग का उपयोग नहीं करते हैं।

14 deep-learning  keras  word-embeddings 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । CIFAR-10 डेटासेट पर 15 युगों के बाद प्रशिक्षण …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

इसलिए मैं खुद को तंत्रिका नेटवर्क (प्रतिगमन अनुप्रयोगों के लिए, बिल्लियों की तस्वीरों को वर्गीकृत नहीं करना) सिखाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पहले प्रयोग एक नेटवर्क को एक एफआईआर फिल्टर और एक असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म ("सिग्नल से पहले" और "सिग्नल" के बाद प्रशिक्षण) को लागू करने के लिए …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean