Описание тега neural-network

Сетевая структура вдохновлена ​​упрощенными моделями биологических нейронов (клеток мозга). Нейронные сети обучаются "обучению" с помощью контролируемых и неконтролируемых методов и могут использоваться для решения задач оптимизации, задач аппроксимации, классификации шаблонов и их комбинаций.
1 ответ

Как эффективнее использовать операцию im2col в сверточных сетях?

Я пытаюсь реализовать сверточную нейронную сеть и не понимаю, почему использование im2col более эффективно. Он в основном хранит входные данные, которые будут умножены на фильтр в отдельных столбцах Но почему бы не использовать циклы напрямую для вы…
2 ответа

keras CNN 1-D -> Почему все предсказанные классы возвращаются равными?

Я закодировал CNN 1-D, но при выполнении model.predict_classes(X) Команда все возвращаемые классы одинаковы. Пример возврата приведен на следующем экране. Почему все предсказанные классы возвращаются равными? Я уже изменил вход на другие, и результа…
2 ответа

Caffe Копирует предварительно обученные веса AlexNet в пользовательскую сеть с двумя серверами AlexNets.

Я пытаюсь построить сеть, которая содержит два входа изображения. Каждое изображение будет проходить через сеть одновременно с поздним слиянием, которое объединится и даст один выход. Я использую диаграмму ниже, чтобы показать, что мне нужно (ps: из…
1 ответ

Многозадачное обучение в Керасе

У меня есть два разных набора данных, и я хотел бы попробовать многозадачное обучение. Моя проблема в том, что во всех примерах, которые я смог найти, есть два разных входа для обучения, но метки одинаковые. У меня вопрос: могу ли я иметь разные ярл…
17 ноя '18 в 16:04
2 ответа

Необходима сеть HyperNEAT для прогнозирования временных рядов с помощью Encog

Я использую Encog AI Framework для прогнозирования временных рядов с использованием сети HyperNEAT. Вот простой код, который я использую для создания сети. Substrate substrate = SubstrateFactory.factorSandwichSubstrate(columns*windowSize,days); Calc…
1 ответ

Максимальная маржа потерь в Керасе / Теано

Я хочу обучить нейронную сеть в Керасе (с theano в качестве бэкэнда) с функцией потери максимального запаса, используя одну отрицательную выборку на положительную выборку: max(0,1 -pos_score +neg_score) У меня есть нейронная сеть, которая принимает …
1 ответ

Keras Callback EarlyStopping, сравнивающий потерю обучения и проверки

Я устанавливаю нейронную сеть в Python Keras. Чтобы избежать переобучения, я бы хотел отслеживать потери при обучении / проверке и создавать правильный обратный вызов, который останавливает вычисления, когда потеря при обучении слишком много меньше …
26 фев '17 в 15:46
0 ответов

Попытка разделить входной слой Keras, по-разному обрабатывать оба субтензора и соединять их последний в слой LSTM.

Итак, один вход моей нейронной сети в Керасе - это массив из 10 элементов. Вопрос в том, что первые 9 элементов - это числа, а последний - это матрица, которая будет объединена. То, что я пытаюсь сделать, это: Получить вход Разделить вход, разделяя …
11 сен '18 в 15:25
1 ответ

Нейронная сеть: в нейронах [[i]] %*% весов [[i]]: требуются числовые / сложные матричные / векторные аргументы

Я пытаюсь метод нейронной сети на мои данные, и я застрял. я всегда получаю сообщение: in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : requires numeric/complex matrix/vector arguments факты таковы: я читаю свои данные, используя read.csv Я добавляю ссылку на фай…
13 мар '17 в 19:49
1 ответ

Средняя форма несовместима с входной формой - Ошибка классификации CAFFE в IO.PY

Я установил Caffe на виртуальный сервер Ubuntu 14.04 с установленной CUDA (без драйвера) по этой ссылке. Шаг классификации: python python/classify.py --print_results examples/images/cat.jpg foo дает обратную связь. Я выполнил шаги, описанные пользов…
3 ответа

Сколько может масштабировать d3 js

Я пытаюсь построить сетевой график (например, сеть для мозга) для отображения миллионов узлов. Я хотел бы знать, в какой степени я могу подтолкнуть d3 js с точки зрения добавления большего количества узлов сети на одном графике? Как, например, http:…
14 окт '14 в 13:59
1 ответ

keras ImageDataGenerator Целевые данные

Согласно этой странице мы можем построить генератор, используя ImageDataGenerator класс (и flow_from_directory метод), который мы можем передать model.fit_generatorметод в керасе; как это: train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_gen…
03 сен '18 в 10:37
1 ответ

Что подходит нейросетевой архитектуре для прогнозирования популярности статей?

Я новичок в машинном обучении, а также в нейронных сетях. В настоящее время я прохожу курс на coursera.org о нейронных сетях, но я не все понимаю. У меня есть небольшая проблема с моей диссертацией. Я должен использовать нейронную сеть, но я не знаю…
16 мар '15 в 12:54
1 ответ

Постобработка мультиклассовых прогнозов для сегментации изображения?

Мой FCN обучен обнаружению 10 различных классов и производит вывод 500x500x10 с каждым из окончательных измерений, являющихся вероятностями предсказания для другого класса. Обычно я видел, например, использование одинакового порога 0.5, для бинариза…
1 ответ

C++11 многопоточность очень низкая производительность в нейронной сети

Я новичок в алгоритмах многопоточности ЦП и пытаюсь реализовать стандартный трехслойный алгоритм параллельной прямой передачи нейронной сети. Проблема в том, что параллельная версия примерно в 10 раз медленнее... Я думаю, что причина в слишком больш…
02 фев '14 в 07:05
3 ответа

Нейронная сеть XOR на Java

Я пытаюсь реализовать и обучить нейронную сеть из пяти нейронов с обратным распространением для функции XOR в Java. Мой код (пожалуйста, извините, это отвратительно): public class XORBackProp { private static final int MAX_EPOCHS = 500; //weights pr…
12 мар '12 в 06:43
1 ответ

Как спроектировать выходной слой модели word-RNN с использованием вложения word2vec

Я пытаюсь создать Word-RNN-эквивалент Char-RNN, сеть должна генерировать следующее слово в предложении. В качестве входных данных я использую предварительно обученные 100-мерные векторы word2vec, размер скрытого слоя равен 200. Моя основная проблема…
1 ответ

Обучение полностью подключенной функции XOR нейронной сети прямой связи

Я пытаюсь научить мою многослойную нейронную сеть функции XOR. У меня есть сеть с архитектурой [2, 2, 1]. Я определяю потерю как сумму квадратичных ошибок (я знаю, что она не идеальна, но она мне нужна). Если я устанавливаю функцию активации для все…
13 дек '16 в 08:51
0 ответов

Импорт графика нейронной сети в новом сеансе - Tensorflow

Я построил нейронную сеть по такой функции: def multilayer_perceptron(): tf.reset_default_graph() inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,train_x.shape[1]], name='inputs') y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1], name='y') weights = {…
13 окт '17 в 14:58
1 ответ

Я реализовал простой ANN, но не получил желаемый результат

Что-то не так с кодом или мне нужно включить больше записей входных данных и изменить количество скрытых слоев? Я имею в виду этот урок (стр. 4) import cv2 import numpy as np ann = cv2.ml.ANN_MLP_create() ann.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP | cv…