Biblioteca de rede neural de alto nível de código aberto para Python e R. É capaz de usar TensorFlow ou Theano como back-end.
Estou usando Python Keras packagepara rede neural. Este é o link . É batch_sizeigual ao número de amostras de teste? Da Wikipedia, temos esta informação: No entanto, em outros casos, a avaliação do gradiente de soma pode exigir avaliações dispendiosas dos gradientes de todas as funções de soma....
Precisa entender o funcionamento da camada 'Incorporação' na biblioteca Keras. Eu executo o seguinte código em 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 =...
Estou treinando uma rede neural para classificar um conjunto de objetos em n-classes. Cada objeto pode pertencer a várias classes ao mesmo tempo (multi-classe, multi-rótulo). Li que, para problemas com várias classes, geralmente é recomendável usar softmax e entropia cruzada categórica como a...
Aqui, dê uma olhada: Você pode ver exatamente onde os dados de treinamento terminam. Os dados de treinamento vão de a 1 .−1−1-1111 Usei Keras e uma rede densa 1-100-100-2 com ativação tanh. Calculo o resultado de dois valores, peq como p / q. Dessa forma, posso obter qualquer tamanho de número...
Estou tentando usar o exemplo descrito na documentação do Keras chamada "LSTM empilhado para classificação de sequência" (consulte o código abaixo) e não consigo descobrir o input_shapeparâmetro no contexto dos meus dados. Eu tenho como entrada uma matriz de sequências de 25 caracteres possíveis...
Eu estava examinando os documentos de convolução do keras e encontrei dois tipos de convulsão Conv1D e Conv2D. Eu fiz algumas pesquisas na web e é isso que eu entendo sobre Conv1D e Conv2D; Conv1D é usado para seqüências e Conv2D usa para imagens. Eu sempre pensei que as redes neruais de...
Podemos fornecer imagens com tamanho variável como entrada para uma rede neural convolucional para detecção de objetos? Se possível, como podemos fazer isso? Mas se tentarmos cortar a imagem, perderemos uma parte da imagem e se tentarmos redimensionar, a clareza da imagem será perdida. Isso...
Como um acompanhamento de Minha rede neural não consegue nem aprender a distância euclidiana , simplifiquei ainda mais e tentei treinar uma única ReLU (com peso aleatório) em uma única ReLU. Essa é a rede mais simples que existe e, ainda assim, metade do tempo em que falha na convergência. Se o...
Como a camada de incorporação é treinada na camada de incorporação Keras? (digamos, usando back-end tensorflow, o que significa que é semelhante ao word2vec, glove ou fasttext) Suponha que não usamos uma incorporação
O LSTM no seguinte código Keras input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) pode ser representado como Entendo que quando chamamos model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))a (apenas) unidade LSTM processa...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado no ano passado . O treinamento após 15 épocas no...
Depois de analisar esta pergunta: tentando imitar a regressão linear usando Keras , tentei dar meu próprio exemplo, apenas para fins de estudo e para desenvolver minha intuição. Baixei um conjunto de dados simples e usei uma coluna para prever outra. Os dados são assim: Agora, criei um modelo...
Eu uso a rede LSTM em Keras. Durante o treinamento, a perda varia muito, e eu não entendo por que isso aconteceria. Aqui está o NN que eu estava usando inicialmente: E aqui estão a perda e a precisão durante o treinamento: (Observe que a precisão chega a 100% eventualmente, mas são necessárias...
Eu sou novo em Keras e preciso de sua ajuda. Estou treinando uma rede neural em Keras e minha função de perda é a diferença ao quadrado entre a saída e o valor-alvo da rede. Eu quero otimizar isso usando a Descida de gradiente. Depois de passar por alguns links na rede, soube que existem 3 tipos...
Então, eu estou tentando me ensinar redes neurais (para aplicações de regressão, não classificando imagens de gatos). Minhas primeiras experiências foram treinando uma rede para implementar um filtro FIR e uma Transformada Discreta de Fourier (treinamento em sinais "antes" e "depois"), pois essas...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . O que isto significa? Epoch...
Gostaria de entender melhor por que o LSTM pode se lembrar de informações por um período mais longo do que a rede neural recorrente simples (baunilha / simples), refazendo um experimento do artigo Aprender Dependências de Longo Prazo com Descida Gradiente é Difícil por Bengio et al. 1994 . Veja as...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Portanto, tenho um conjunto de Tweets com...