Câu hỏi được gắn thẻ «tensorflow»

Điều này là với sự giới thiệu đối với Bản địa hóa đối tượng hiệu quả bằng cách sử dụng Mạng kết hợp và từ những gì tôi hiểu, việc bỏ học được thực hiện trong 2D. Sau khi đọc mã từ Keras về cách triển khai Dropout Spatial 2D, …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout 

Tensorflow có một ví dụ hướng dẫn về phân loại CIFAR-10 . Trong hướng dẫn, tổn thất entropy chéo trung bình trên toàn lô được giảm thiểu. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits: Logits from inference(). labels: …

14 neural-networks  loss-functions  tensorflow 

Tôi có dữ liệu thô có khoảng 20 cột (20 tính năng). Mười trong số đó là dữ liệu liên tục và 10 trong số đó là phân loại. Một số dữ liệu phân loại có thể có 50 giá trị khác nhau (Hoa Kỳ). Sau khi tôi xử lý …

13 machine-learning  neural-networks  tensorflow  data-preprocessing  theano 

Liệu chi phí entropy chéo có ý nghĩa trong bối cảnh hồi quy (trái ngược với phân loại)? Nếu vậy, bạn có thể đưa ra một ví dụ đồ chơi thông qua TensorFlow không? Nếu không, tai sao không? Tôi đã đọc về entropy chéo trong Mạng nơ-ron và Học …

13 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy 

Một người ngoài đối với trường ML / DL; bắt đầu khóa học Deepacity của Udacity dựa trên Tensorflow; làm bài tập 3 bài 4; cố gắng điều chỉnh tốc độ học tập với cấu hình sau: Kích thước hàng loạt 128 Số bước: đủ để lấp đầy 2 epoch …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

Nếu chúng tôi xử lý 10 ví dụ trong một đợt, tôi hiểu rằng chúng tôi có thể tính tổng tổn thất cho mỗi ví dụ, nhưng làm thế nào để truyền bá hoạt động liên quan đến việc cập nhật các trọng số cho mỗi ví dụ? Ví dụ: …

12 neural-networks  gradient-descent  backpropagation  tensorflow 

Tôi thiết lập một tìm kiếm lưới cho một loạt các params. Tôi đang cố gắng tìm các tham số tốt nhất cho mạng lưới thần kinh Keras có phân loại nhị phân. Đầu ra là 1 hoặc 0. Có khoảng 200 tính năng. Khi tôi thực hiện tìm kiếm …

12 machine-learning  cross-validation  deep-learning  tensorflow  theano 

Tôi đang theo hướng dẫn của mnist Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Hướng dẫn sử dụng tf.train.Optimizer.minimize(cụ thể tf.train.GradientDescentOptimizer). Tôi không thấy bất kỳ đối số nào được thông qua ở bất cứ đâu để xác định độ dốc. Là dòng chảy sử dụng phân biệt số theo mặc định? Có …

10 python  optimization  tensorflow 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu để phân loại, sử dụng lan truyền ngược. Cụ thể, tôi đang sử dụng một mạng nơ ron tích chập để phân loại hình ảnh, sử dụng thư viện Tensor Flow. Trong quá trình đào tạo, tôi gặp …

10 machine-learning  classification  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Các tính năng Fourier ngẫu nhiên cung cấp các xấp xỉ cho các hàm kernel. Chúng được sử dụng cho các phương thức kernel khác nhau, như các quy trình SVM và Gaussian. Hôm nay, tôi đã thử sử dụng triển khai TensorFlow và tôi nhận được các giá trị …

10 machine-learning  kernel-smoothing  feature-construction  tensorflow  fourier-transform 

Trong bài báo gần đây của WaveNet , các tác giả đề cập đến mô hình của họ là có các lớp kết hợp giãn nở. Họ cũng tạo ra các biểu đồ sau, giải thích sự khác biệt giữa các kết cấu 'thông thường' và các kết luận giãn. …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Trong khi đọc các tài liệu phân đoạn ngữ nghĩa cũng như các triển khai tương ứng của chúng, tôi thấy rằng một số cách tiếp cận sử dụng softmax trong khi các phương pháp khác sử dụng sigmoid cho ghi nhãn mức pixel. Ví dụ, đối với giấy u-net …

9 machine-learning  deep-learning  computer-vision  tensorflow 

Tôi không chắc chắn về những gì tôi hiểu từ tài liệu chính thức, trong đó nói: Trả về: Một cặp (đầu ra, trạng thái) trong đó: outputs: Tenor đầu ra RNN. Nếu time_major == False(mặc định), đây sẽ là một hình dạng kéo căng : [batch_size, max_time, cell.output_size]. Nếu …

8 deep-learning  lstm  tensorflow  rnn  gru 

https://www.tensorflow.org/ Tất cả các dự án trên TensorFlow tôi đã thấy trong GitHub đều triển khai một số loại mô hình Mạng thần kinh. Với TensorFlow là một cải tiến so với DAG (nó không phải là chu kỳ nữa), tôi đã tự hỏi liệu một số thiếu sót vốn …

8 machine-learning  neural-networks  deep-learning  supervised-learning  tensorflow