Statistiques et Big Data keras

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Quelle est la taille du lot dans le réseau de neurones?

J'utilise Python Keras packagepour réseau de neurones. Ceci est le lien . Est batch_sizeégal au nombre d'échantillons de test? De Wikipedia nous avons cette information: Cependant, dans d'autres cas, l'évaluation du gradient de somme peut nécessiter des évaluations coûteuses des gradients de toutes les fonctions de sommation. Lorsque l'ensemble d'apprentissage …

176 neural-networks python terminology keras

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Comment fonctionne la couche «Enrobage» de Keras?

Besoin de comprendre le fonctionnement de la couche 'Enrobage' dans la bibliothèque Keras. J'exécute le code suivant en Python 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) ce qui donne …

70 text-mining word-embeddings keras

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Quelle fonction de perte pour les tâches de classification multi-classes, multi-étiquettes dans les réseaux de neurones?

J'entraîne un réseau de neurones pour classer un ensemble d'objets dans n-classes. Chaque objet peut appartenir à plusieurs classes à la fois (multi-classes, multi-étiquettes). J'ai lu que pour les problèmes multi-classes, il est généralement recommandé d'utiliser une entropie croisée catégorique et softmax comme fonction de perte au lieu de mse …

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

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Comment améliorer la capacité de mon réseau neuronal à prédire les ondes sinusoïdales?

Ici, jetez un œil: vous pouvez voir exactement où se terminent les données d'entraînement. Les données d'entraînement vont de à .1- 1-1-1111 J'ai utilisé Keras et un réseau dense 1-100-100-2 avec activation tanh. Je calcule le résultat à partir de deux valeurs, p et q comme p / q. De …

21 regression neural-networks python keras

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Comprendre le paramètre input_shape dans LSTM avec Keras

J'essaie d'utiliser l'exemple décrit dans la documentation Keras nommée "LSTM empilé pour la classification de séquence" (voir le code ci-dessous) et input_shapeje ne peux pas comprendre le paramètre dans le contexte de mes données. J'ai en entrée une matrice de séquences de 25 caractères possibles encodés en nombres entiers pour …

20 lstm keras shape dimensions

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Quelle est la différence entre Conv1D et Conv2D?

Je parcourais les documents de convolution keras et j'ai trouvé deux types de convultuion Conv1D et Conv2D. J'ai fait quelques recherches sur le Web et c'est ce que je comprends à propos de Conv1D et Conv2D; Conv1D est utilisé pour les séquences et Conv2D utilise pour les images. J'ai toujours …

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

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Est-il possible de donner des images de taille variable comme entrée à un réseau neuronal convolutif?

Peut-on donner des images de taille variable en entrée à un réseau neuronal convolutif pour la détection d'objets? Si possible, comment pouvons-nous faire cela? Mais si nous essayons de recadrer l'image, nous perdrons une partie de l'image et si nous essayons de redimensionner, alors, la clarté de l'image sera perdue. …

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

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Pourquoi un seul ReLU ne peut-il pas apprendre un ReLU?

Comme suivi de Mon réseau de neurones ne peut même pas apprendre la distance euclidienne, j'ai encore simplifié et essayé de former un seul ReLU (avec un poids aléatoire) à un seul ReLU. Il s'agit du réseau le plus simple qui existe et pourtant, la moitié du temps, il ne …

15 machine-learning neural-networks optimization keras

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Comment la couche d'intégration est formée dans la couche d'intégration Keras

Comment la couche d'intégration est-elle formée dans la couche d'intégration Keras? (par exemple, utiliser le backend tensorflow, ce qui signifie qu'il est similaire à word2vec, glove ou fasttext) Supposons que nous n'utilisions pas une intégration préentraînée.

14 deep-learning keras word-embeddings

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Différence entre un réseau de neurones LSTM à une unité et LSTM à 3 unités

Le LSTM dans le code Keras suivant input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) peut être représenté comme Je comprends que lorsque nous appelons model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))l'unité (uniquement) LSTM traite d'abord le vecteur [1], puis [2] plus le retour de l'entrée précédente et ainsi de suite jusqu'au …

12 machine-learning neural-networks lstm keras

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Régression linéaire simple dans Keras

Après avoir regardé cette question: en essayant d'émuler la régression linéaire en utilisant Keras , j'ai essayé de rouler mon propre exemple, juste à des fins d'étude et pour développer mon intuition. J'ai téléchargé un simple ensemble de données et utilisé une colonne pour en prédire une autre. Les données …

12 regression machine-learning neural-networks linear keras

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CIFAR-10 Impossible d'obtenir une précision supérieure à 60%, Keras avec le backend Tensorflow [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . La formation après 15 époques sur l'ensemble de données CIFAR-10 semble faire en …

11 neural-networks conv-neural-network keras

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Comment définir la taille du mini-lot dans SGD en keras

Je suis nouveau à Keras et j'ai besoin de votre aide. J'entraîne un réseau neuronal à Keras et ma fonction de perte est la sortie et la valeur cible de la différence nette au noir et blanc. Je veux optimiser cela en utilisant Gradient Descent. Après avoir parcouru quelques liens …

10 neural-networks python gradient-descent keras sgd

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Mon réseau de neurones ne peut même pas apprendre la distance euclidienne

J'essaie donc de m'enseigner les réseaux de neurones (pour les applications de régression, pas pour classer les photos de chats). Mes premières expériences ont été la formation d'un réseau pour implémenter un filtre FIR et une transformée de Fourier discrète (formation sur les signaux "avant" et "après"), car ce sont …

9 machine-learning neural-networks optimization keras euclidean

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