tensorflow पर टैग किए गए जवाब

अधिकांश टेनसफ़्लो कोड में मैंने देखा है कि एडम ऑप्टिमाइज़र का उपयोग 1e-4(यानी 0.0001) के निरंतर सीखने की दर के साथ किया जाता है । कोड आमतौर पर निम्नलिखित दिखता है: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These will …

53 neural-networks  deep-learning  gradient-descent  tensorflow  adam 

विशेष रूप से, मुझे लगता है कि मैं इस कथन के बारे में आश्चर्यचकित हूं: TensorFlow के भविष्य के प्रमुख संस्करण ग्रेडिएंट्स को डिफ़ॉल्ट रूप से बैकप्रॉप पर लेबल इनपुट में प्रवाहित करने की अनुमति देंगे। जिसका उपयोग करने पर दिखाया जाता है tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits। एक ही संदेश में यह मेरे …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

सबसे पहले, मुझे एहसास हुआ कि अगर मुझे द्विआधारी भविष्यवाणियां करने की आवश्यकता है, तो मुझे एक-गर्म-एन्कोडिंग के माध्यम से कम से कम दो कक्षाएं बनाना होगा। क्या ये सही है? हालांकि, केवल एक वर्ग के साथ भविष्यवाणियों के लिए बाइनरी क्रॉस एन्ट्रॉपी है? अगर मैं एक श्रेणीगत क्रॉस एन्ट्रापी …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं कुछ समय से LSTM का अध्ययन कर रहा हूं। मैं एक उच्च स्तर पर समझता हूं कि सब कुछ कैसे काम करता है। हालाँकि, उन्हें Tensorflow का उपयोग करके लागू करने जा रहा है मैंने देखा है कि BasicLSTMCell को कई इकाइयों (यानी num_units) पैरामीटर की आवश्यकता होती है …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

न्यूरल नेटवर्क्स के साथ डेटा की आयामीता को कम करने में हिंटन और सलाखुद्दीनोव , विज्ञान 2006 ने एक गहन ऑटोएन्कोडर के उपयोग के माध्यम से एक गैर-रैखिक पीसीए का प्रस्ताव किया। मैंने कई बार Tensorflow के साथ PCA autoencoder बनाने और प्रशिक्षित करने की कोशिश की है लेकिन मैं …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

यकीन नहीं होता कि यह सवाल यहाँ है, लेकिन यह अनुकूलन में ढाल के तरीकों से निकटता से संबंधित है, जो यहाँ विषय पर लगता है। वैसे भी, अगर आपको लगता है कि कुछ अन्य समुदाय के विषय में बेहतर विशेषज्ञता है तो आप बेझिझक पलायन कर सकते हैं। संक्षेप …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

मैं हाल ही में टेंसर प्रवाह सीख रहा था और कुछ हिस्टोग्राम प्राप्त कर रहा था, जो मुझे नहीं पता था कि व्याख्या कैसे करें। आमतौर पर मैं बार की ऊंचाई को आवृत्ति (या सापेक्ष आवृत्ति / गणना) के रूप में सोचता हूं। हालाँकि, तथ्य यह है कि एक सामान्य …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं केवल एक छिपी हुई परत के साथ एक सामान्य तंत्रिका नेटवर्क के साथ खेल रहा था, टेंसोफ़्लो द्वारा, और फिर मैंने छिपी हुई छिपकली के लिए अलग सक्रियता की कोशिश की: Relu अवग्रह सॉफ्टमैक्स (अच्छी तरह से, आमतौर पर सॉफ्टमैक्स का उपयोग अंतिम परत में किया जाता है ..) …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

मैं थोड़ा सा ऑटोएन्कोडर्स प्रयोग कर रहा हूं, और टेंसरफ़्लो के साथ मैंने एक मॉडल बनाया जो एमएनआईएसटी डेटासेट के पुनर्निर्माण की कोशिश करता है। मेरा नेटवर्क बहुत सरल है: एक्स, ई 1, ई 2, डी 1, वाई, जहां ई 1 और ई 2 एन्कोडिंग परतें हैं, डी 2 और …

21 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

की Tensorflow के क्रियान्वयन में ResNet , मैं वे विचरण स्केलिंग प्रारंभकर्ता उपयोग करते हैं, मैं भी जेवियर खोजने के प्रारंभकर्ता लोकप्रिय है पाते हैं। मुझे इस पर बहुत अधिक अनुभव नहीं है, जो अभ्यास में बेहतर है?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

तंत्रिका नेटवर्क लिंगो के संदर्भ में (y = वजन * x + पूर्वाग्रह) मुझे कैसे पता चलेगा कि कौन से चर दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं? मेरे पास 10 इनपुट के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क है, 20 नोड्स के साथ 1 छिपी हुई परत, और 1 आउटपुट परत …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano 

मैं LSTM तंत्रिका नेटवर्क पर निम्न ब्लॉग से गुजर रहा हूं: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ लेखक इनपुट वेक्टर X को LSTM के विभिन्न विन्यास के लिए [नमूने, समय के कदम, सुविधाएँ] के रूप में फिर से दिखाता है। लेखक लिखता है दरअसल, अक्षरों के क्रम अलग-अलग सुविधाओं के एक समय के कदम के …

17 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

Tensorflow में CIFAR-10 को वर्गीकृत करने के बारे में एक उदाहरण ट्यूटोरियल है । ट्यूटोरियल में बैच भर में औसत क्रॉस एन्ट्रापी नुकसान को कम किया जाता है। def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). …

17 neural-networks  loss-functions  tensorflow