Pytania otagowane jako tensorflow

Biblioteka Pythona do głębokiego uczenia się opracowana przez Google. Użyj tego tagu w przypadku każdego pytania na temat, które (a) wiąże się z tensorflow jako krytyczną częścią pytania lub oczekiwaną odpowiedzią, a (b) nie dotyczy tylko sposobu korzystania z tensorflow.

4
Czy można podawać obrazy o zmiennej wielkości jako dane wejściowe do splotowej sieci neuronowej?
Czy możemy podać obrazy o zmiennej wielkości jako dane wejściowe do splotowej sieci neuronowej w celu wykrywania obiektów? Jeśli to możliwe, jak możemy to zrobić? Ale jeśli spróbujemy przyciąć obraz, stracimy część obrazu i jeśli spróbujemy zmienić jego rozmiar, wówczas jasność obrazu zostanie utracona. Czy to oznacza, że ​​korzystanie z …
2
Jak wdrażany jest Przestrzenny rezygnacja z 2D?
Odnosi się to do artykułu Efektywna lokalizacja obiektu za pomocą sieci konwergentnych i z tego, co rozumiem, rezygnacja jest realizowana w 2D. Po odczytaniu kodu z Keras o tym, jak zaimplementowano Upadek przestrzenny 2D, w zasadzie implementowana jest losowa binarna maska ​​kształtu [batch_size, 1, 1, num_channels]. Co jednak dokładnie robi …
2
Keras: dlaczego strata maleje, a val_loss rośnie?
Ustawiam wyszukiwanie siatki dla kilku parametrów. Próbuję znaleźć najlepsze parametry dla sieci neuronowej Keras, która dokonuje klasyfikacji binarnej. Dane wyjściowe to 1 lub 0. Istnieje około 200 funkcji. Kiedy przeszukałem siatkę, dostałem kilka modeli i ich parametrów. Najlepszy model miał następujące parametry: Epochs : 20 Batch Size : 10 First …
4
Jak (systematycznie) dostrajać tempo uczenia się przy spadku gradientu jako optymalizatorze?
Osoba z zewnątrz w polu ML / DL; rozpoczął kurs głębokiego uczenia Udacity oparty na Tensorflow; wykonanie zadania 4 zadanie 4; próba dostrojenia szybkości uczenia się za pomocą następującej konfiguracji: Wielkość partii 128 Liczba kroków: wystarczy, aby wypełnić 2 epoki Rozmiary ukrytych warstw: 1024, 305, 75 Inicjalizacja wagi: normalnie obcięta …
2
W jaki sposób opadanie gradientu minibatch aktualizuje wagi dla każdego przykładu w partii?
Jeśli przetwarzamy powiedzmy 10 przykładów w partii, rozumiem, że możemy zsumować stratę dla każdego przykładu, ale jak działa propagacja wsteczna w odniesieniu do aktualizacji wag dla każdego przykładu? Na przykład: Przykład 1 -> strata = 2 Przykład 2 -> strata = -2 Powoduje to średnią stratę 0 (E = 0), …
1
Czy sieci neuronowe zwykle „zapuszczają” się podczas treningu?
Próbuję wytrenować głęboką sieć neuronową do klasyfikacji, wykorzystując propagację wsteczną. W szczególności używam splotowej sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów, korzystając z biblioteki Tensor Flow. Podczas treningu doświadczam dziwnego zachowania i zastanawiam się, czy jest to typowe, czy też robię coś złego. Tak więc moja splotowa sieć neuronowa ma 8 warstw …
2
W jaki sposób Tensorflow `tf.train.Optimizer` oblicza gradienty?
Postępuję zgodnie z samouczkiem mens Tensorflow ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py ). Samouczek używa tf.train.Optimizer.minimize(konkretnie tf.train.GradientDescentOptimizer). Nigdzie nie widzę żadnych argumentów do zdefiniowania gradientów. Czy przepływ Tensor jest domyślnie domyślnie różnicowany numerycznie? Czy istnieje sposób, aby przejść w gradienty, jak można z scipy.optimize.minimize?
1
Dlaczego losowe funkcje Fouriera są nieujemne?
Losowe funkcje Fouriera zapewniają przybliżenia funkcji jądra. Są używane do różnych metod jądra, takich jak SVM i procesy Gaussa. Dzisiaj próbowałem użyć implementacji TensorFlow i uzyskałem wartości ujemne dla połowy moich funkcji. Jak rozumiem, to nie powinno się zdarzyć. Wróciłem więc do oryginalnej pracy , która - tak jak się …
2
WaveNet nie jest tak naprawdę rozszerzonym splotem, prawda?
W najnowszym artykule WaveNet autorzy odnoszą się do swojego modelu jako stosu warstw rozszerzonych splotów. Tworzą również następujące wykresy wyjaśniające różnicę między zwinięciem „zwykłym” a zwężeniem rozszerzonym. Wyglądają zwykłe sploty Jest to splot o wielkości filtra 2 i kroku 1, powtarzany dla 4 warstw. Następnie pokazują architekturę stosowaną przez ich …
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.