Science des données tensorflow

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La fonction d'erreur d'entropie croisée dans les réseaux de neurones

Dans le MNIST For ML Beginners, ils définissent l’entropie croisée comme Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyiyiy_i est la valeur de probabilité prédite pour la classe et est la probabilité vraie pour cette classe.iiiy′iyi′y_i' question 1 N'est-ce pas un problème que (dans ) puisse …

115 machine-learning tensorflow

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Réseaux de neurones: quelle fonction de coût utiliser?

J'utilise TensorFlow pour des expériences principalement avec des réseaux de neurones. Bien que j'aie fait pas mal d'expériences (XOR-Problem, MNIST, des trucs de régression, ...) maintenant, je ne parviens pas à choisir la fonction de coût "correcte" pour des problèmes spécifiques car, dans l'ensemble, je pourrais être considéré comme un …

49 machine-learning python neural-network statistics tensorflow

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Multi GPU en keras

Comment pouvez-vous programmer dans la bibliothèque keras (ou tensorflow) pour partitionner la formation sur plusieurs GPU? Supposons que vous vous trouviez dans une instance Amazon ec2 comportant 8 GPU et que vous souhaitiez toutes les utiliser pour vous entraîner plus rapidement, mais que votre code ne concerne qu'un seul processeur …

33 python deep-learning tensorflow keras gpu

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Explication intuitive de la perte d'estimation NCE (Noise Contrastive Estimation)?

J'ai lu sur NCE (une forme d'échantillonnage de candidats) à partir de ces deux sources: Rédaction Tensorflow Papier original Quelqu'un peut-il m'aider avec les éléments suivants: Une explication simple du fonctionnement des RCE (j'ai trouvé les éléments ci-dessus difficiles à analyser et à comprendre, donc quelque chose d'intuitif qui mène …

32 deep-learning tensorflow word-embeddings sampling loss-function

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PyTorch vs Tensorflow Fold

Les deux PyTorch et tensorflow Fold sont des cadres d'apprentissage en profondeur destinés à faire face aux situations où les données d'entrée a une longueur non uniforme ou les dimensions (qui est, des situations où des graphiques dynamiques sont utiles ou nécessaires). Je voudrais savoir comment ils se comparent, dans …

26 python deep-learning tensorflow pytorch

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Fusion de deux modèles différents dans Keras

J'essaie de fusionner deux modèles Keras en un seul modèle et je ne peux pas y parvenir. Par exemple, dans la figure ci-jointe, je voudrais récupérer la couche intermédiaire de dimension 8, et l'utiliser comme entrée pour la couche B 1 (de dimension 8 à nouveau) dans le modèle B …

26 machine-learning python deep-learning keras tensorflow

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Réseau de neurones pour la régression à sorties multiples

J'ai un ensemble de données contenant 34 colonnes d'entrée et 8 colonnes de sortie. Une façon de résoudre le problème consiste à prendre les 34 entrées et à créer un modèle de régression individuel pour chaque colonne de sortie. Je me demande si ce problème peut être résolu en utilisant …

21 neural-network regression tensorflow

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Choisir entre TensorFlow ou Theano comme backend pour Keras

Keras prend en charge TensorFlow et Theano en tant que backend: quels sont les avantages / inconvénients de choisir l'un par rapport à l'autre, outre le fait que toutes les opérations ne sont actuellement pas implémentées avec le backend TensorFlow?

20 neural-network deep-learning theano tensorflow keras

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Extraction de mots-clés / phrases à partir de texte à l'aide de bibliothèques Deep Learning

C'est peut-être trop large, mais je cherche des références sur la façon d'utiliser l'apprentissage en profondeur dans une tâche de résumé de texte. J'ai déjà mis en œuvre une synthèse de texte à l'aide d'approches de fréquence de mots et de classement de phrases standard, mais j'aimerais explorer la possibilité …

20 neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

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Keras contre tf.keras

Je suis un peu confus dans le choix entre Keras (keras-team / keras) et tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) pour mon nouveau projet de recherche. Il y a un débat sur le fait que Keras n'appartient à personne, donc les gens sont plus heureux de contribuer …

20 python deep-learning keras tensorflow

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Utilisation de TensorFlow avec le processeur graphique Intel

Je suis un débutant en apprentissage profond. Existe-t-il maintenant un moyen d'utiliser TensorFlow avec des GPU Intel? Si oui, veuillez m'orienter dans la bonne direction. Sinon, faites-moi savoir quel framework, le cas échéant, (Keras, Theano, etc.) puis-je utiliser pour mon contrôleur graphique intégré pour processeur Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 …

20 tensorflow keras theano gpu

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Quelle est la signification de «Le nombre d'unités dans la cellule LSTM»?

Du code Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Je ne peux pas comprendre ce que cela signifie. Quelles sont les unités de la cellule LSTM. Entrée, sortie et oublier les portes? Cela signifie-t-il «nombre d'unités dans la couche de projection récurrente pour …

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Comment gérer les étiquettes de chaînes dans une classification multi-classes avec des keras?

Je suis novice en apprentissage automatique et en kéros et je travaille actuellement sur un problème de classification d'images multi-classes en utilisant des kéros. L'entrée est l'image balisée. Après un certain prétraitement, les données d'entraînement sont représentées dans la liste Python comme: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] «chien», «chat» et …

18 machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding

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Comment calculer l'impact de la mémoire mini-batch lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur?

J'essaie de calculer la quantité de mémoire nécessaire à un GPU pour entraîner mon modèle sur la base de ces notes d'Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Mon réseau a 532 752 activations et 19 072 984 paramètres (poids et biais). Ce sont toutes des valeurs flottantes de 32 bits, donc chacune prend …

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Quel est l'avantage de diviser le fichier tfrecord en fragments?

Je travaille sur la reconnaissance vocale avec Tensorflow et je prévois de former LSTM NN avec un ensemble de données d'ondes massives. En raison des gains de performances, je prévois d'utiliser des tfrecords. Il existe plusieurs exemples sur Internet (Inception par exemple) où les fichiers tfrecords sont divisés en fragments. …

17 python tensorflow

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