Resultados de la búsqueda a petición "neural-network"
Obtener la forma de salida de la capa de deconvolución usando tf.nn.conv2d_transpose en tensorflow
De acuerdo a estopapel [http://www.matthewzeiler.com/pubs/cvpr2010/cvpr2010.pdf] , la forma de salida esN + H - 1, N es la altura o ancho de entrada,H es la altura o el ancho del grano. Este es un proceso inverso obvio de ...
¿Técnicas de aumento de datos para conjuntos de datos de imágenes pequeñas?
Actualmente estoy entrenando pequeños conjuntos de datos de logotipos similares aFlickrlogos-32 [http://www.multimedia-computing.de/flickrlogos/]con CNN profundos. Para entrenar redes más grandes, necesito más conjuntos de datos, por lo tanto, ...
unción @add_loss en keras
Actualmente me topé con autoencoders variacionales y traté de hacerlos funcionar en MNIST usando keras. Encontré un tutorial sobre github [https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/variational_autoencoder.py] . Mi pregunta se ...
¿Cómo calcular el número total de parámetros en una red neuronal convolucional?
how para calcular el número total de parámetros en una red CNN aquí está el código: input_shape = (32, 32, 1) flat_input_size = input_shape[0]*input_shape[1]*input_shape[2] num_classes = 4 cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv2D(32, (3, ...
CNN Keras: ¿Cuántos pesos se entrenarán?
Tengo un pequeño problema de comprensión con CNN. Y no estoy seguro de cuántos filtros y, por lo tanto, se entrenan los pesos. Ejemplo: tengo una capa de entrada con 32x32 píxeles y 3 canales (es decir, forma de(32,32,3)). Ahora uso una capa de ...
Importar un gran conjunto de datos sin imágenes en TensorFlow
Tengo un gran conjunto de datos (300,000 ejemplos x 33,000 características), que por supuesto no se ajusta a la memoria. Los datos se guardan en formato HDF5. Los valores son en su mayoría ceros (datos dispersos). Se ven así: Attr1 52 52 52 52 ...
¿Cómo aplicar la tasa de aprendizaje por capas en Pytorch?
Sé que es posible congelar capas individuales en una red, por ejemplo, para entrenar solo las últimas capas de un modelo previamente entrenado. Lo que estoy buscando es una forma de aplicar ciertas tasas de aprendizaje a diferentes capas. ...
a función @Keras api, configurando el peso manualmente en una capa
n el modelo secuencial keras, se puede establecer el peso directamente usandoset_weights método. model.layers[n].set_weights([your_wight])Sin embargo, estoy enfrentando un problema si estoy tratando de establecer el peso de una capa usando ...
matlab red neuronal toolbox
Utilicé la red neuronal matlab para entrenar algunos datos, pero quiero ejecutar esta red neuronal en el programa c ++, ¿cómo hacer eso?
¿Cómo funciona la pérdida de entropía cruzada binaria en autoencoders?
Escribí un autoencoder de vainilla usando soloDense capa. A continuación se muestra mi código: iLayer = Input ((784,)) layer1 = Dense(128, activation='relu' ) (iLayer) layer2 = Dense(64, activation='relu') (layer1) layer3 = Dense(28, activation ...