Thống kê và dữ liệu lớn tensorflow

6

Tối ưu hóa Adam với phân rã theo cấp số nhân

Trong hầu hết các mã Tensorflow tôi đã thấy Adam Tối ưu hóa được sử dụng với Tỷ lệ học tập không đổi là 1e-4(tức là 0,0001). Mã thường trông như sau: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These …

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

1

Softmax_cross_entropy_with_logits khác với softmax_cross_entropy_with_logits_v2 như thế nào?

Cụ thể, tôi cho rằng tôi tự hỏi về tuyên bố này: Các phiên bản chính trong tương lai của TensorFlow sẽ cho phép độ dốc chảy vào đầu vào nhãn trên backprop theo mặc định. Mà được hiển thị khi tôi sử dụng tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Trong cùng một thông điệp, …

41 machine-learning supervised-learning tensorflow backpropagation

3

Học máy: Tôi nên sử dụng một entropy chéo phân loại hoặc mất entropy chéo nhị phân cho dự đoán nhị phân?

Trước hết, tôi nhận ra nếu tôi cần thực hiện dự đoán nhị phân, tôi phải tạo ít nhất hai lớp thông qua thực hiện mã hóa một nóng. Điều này có đúng không? Tuy nhiên, có phải entropy chéo nhị phân chỉ dành cho dự đoán chỉ có một …

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

1

Kiến trúc CNN cho hồi quy?

Tôi đã làm việc với một vấn đề hồi quy trong đó đầu vào là một hình ảnh và nhãn là giá trị liên tục trong khoảng từ 80 đến 350. Hình ảnh là một số hóa chất sau khi xảy ra phản ứng. Màu sắc cho thấy nồng độ …

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

5

Hiểu các đơn vị LSTM so với các tế bào

Tôi đã học LSTM được một thời gian. Tôi hiểu ở mức độ cao làm thế nào mọi thứ hoạt động. Tuy nhiên, việc triển khai chúng bằng cách sử dụng Tensorflow tôi nhận thấy rằng BasicLSTMCell yêu cầu một số tham số đơn vị (tức là num_units). Từ này …

32 neural-networks terminology lstm rnn tensorflow

3

Xây dựng bộ mã hóa tự động trong Tensorflow để vượt qua PCA

Hinton và Salakhutdinov trong việc giảm kích thước dữ liệu với mạng nơ ron, Science 2006 đã đề xuất một PCA phi tuyến tính thông qua việc sử dụng bộ mã hóa tự động sâu. Tôi đã cố gắng xây dựng và huấn luyện bộ mã hóa tự động PCA …

31 pca python deep-learning tensorflow autoencoders

1

Ví dụ từng bước về phân biệt tự động chế độ đảo ngược

Không chắc câu hỏi này có thuộc về vấn đề này không, nhưng nó liên quan chặt chẽ đến các phương pháp gradient trong tối ưu hóa, dường như là chủ đề ở đây. Dù sao, hãy thoải mái di chuyển nếu bạn nghĩ rằng một số cộng đồng khác …

27 optimization derivative tensorflow automatic-differentiation

2

Làm thế nào để giảm cân KLD so với mất tái thiết trong bộ mã hóa tự động đa dạng

trong gần như tất cả các ví dụ mã mà tôi đã thấy về VAE, các hàm mất được định nghĩa như sau (đây là mã tenorflow, nhưng tôi đã thấy tương tự đối với theano, đèn pin, v.v. Nó cũng là một mạng lưới, nhưng điều đó cũng không …

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

1

Làm thế nào để một người giải thích biểu đồ được đưa ra bởi TensorFlow trong TensorBoard?

Gần đây tôi đã chạy và học dòng chảy tenor và có một vài biểu đồ mà tôi không biết làm thế nào để giải thích. Thông thường tôi nghĩ về chiều cao của các thanh là tần số (hoặc tần số / số tương đối). Tuy nhiên, thực tế …

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

3

Relu vs Sigmoid vs Softmax là tế bào thần kinh lớp ẩn

Tôi đã chơi với một Mạng thần kinh đơn giản chỉ có một lớp ẩn, bởi Tensorflow, và sau đó tôi đã thử các kích hoạt khác nhau cho lớp ẩn: Relu Sigmoid Softmax (tốt, thường là softmax được sử dụng ở lớp cuối cùng ..) Relu cung cấp độ …

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

2

Sự khác biệt giữa trình khởi tạo tỷ lệ phương sai và trình khởi tạo xavier là gì?

Trong triển khai ResNet của Tensorflow , tôi thấy họ sử dụng trình khởi tạo tỷ lệ phương sai, tôi cũng thấy trình khởi tạo xavier là phổ biến. Tôi không có quá nhiều kinh nghiệm về điều này, cái nào tốt hơn trong thực tế?

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

5

Học sâu: Làm thế nào để tôi biết biến nào là quan trọng?

Về mặt biệt ngữ mạng thần kinh (y = Trọng lượng * x + thiên vị) làm thế nào tôi biết biến nào quan trọng hơn các biến khác? Tôi có một mạng lưới thần kinh với 10 đầu vào, 1 lớp ẩn với 20 nút và 1 lớp đầu …

20 machine-learning neural-networks bias tensorflow theano

1

Chức năng mất cho bộ tự động

Tôi đang thử nghiệm một bộ tạo tự động bit, và với tenorflow tôi đã tạo ra một mô hình cố gắng xây dựng lại bộ dữ liệu MNIST. Mạng của tôi rất đơn giản: X, e1, e2, d1, Y, trong đó e1 và e2 là các lớp mã hóa, …

19 mse autoencoders tensorflow cross-entropy

2

Sự khác biệt giữa các mẫu, các bước thời gian và tính năng trong mạng lưới thần kinh

Tôi đang xem qua blog sau đây trên mạng thần kinh LSTM: http://machinelearningmastery.com/under Hiểu-stateful-lstm-recản-neural-networks-python-kasas / Tác giả định hình lại vectơ đầu vào X là [mẫu, bước thời gian, tính năng] cho cấu hình khác nhau của LSTM. Tác giả viết Thật vậy, các chuỗi chữ cái là các bước …

17 neural-networks lstm rnn tensorflow tensor

4

Có thể cung cấp hình ảnh có kích thước thay đổi như là đầu vào cho một mạng thần kinh tích chập?

Chúng ta có thể cung cấp hình ảnh với kích thước thay đổi làm đầu vào cho mạng thần kinh tích chập để phát hiện đối tượng không? Nếu có thể, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó? Nhưng nếu chúng ta cố gắng cắt hình ảnh, …

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

Câu hỏi được gắn thẻ «tensorflow»