Результаты поиска по запросу "machine-learning"
уже указал, что это RNN, я публикую это после того, как этот ответ был принят по запросу OP.
я есть очень простой код машинного обучения здесь: # load dataset dataframe = pandas.read_csv("USDJPY,5.csv", header=None) dataset = dataframe.values X = dataset[:,0:59] Y = dataset[:,59] #fit Dense Keras model model.fit(X, Y, ...
для тестирования, и это работало правильно для меня.
могу выбрать слой изtf.estimator.Estimator и получить доступ к вектору весов для каждой единицы в этом слое? В частности, я пытаюсь визуализировать вес плотного слоя. Смотря ...
Если вы уже получили информацию, то пришло время проанализировать и проанализировать текст. Анализировать текст в тысячи раз проще, чем анализировать изображение. Замена вашего текущего подхода нейронной сетью только поможет вам получить более качественный текст. После этого вам все равно придется анализировать текст. Вы можете получить текстовую структуру из tesseract, используйте ее.
аюсь извлечь информацию из ряда различных поступлений, используя комбинацию Opencv, Tesseract и Keras. Конечным результатом проекта является то, что я смогу сфотографировать квитанцию с помощью телефона и по этой фотографии получить название ...
Если ваша модель хорошо работает на всех сгибах, используйте эти параметры для тренировки на всем тренировочном наборе. Затем оцените эту модель на внешнем тестовом наборе.
тав документацию LightGBM по перекрестной проверке, я надеюсь, что это сообщество сможет пролить свет на перекрестные проверки результатов и улучшить наши прогнозы с помощью LightGBM. Как мы должны использовать вывод словаря изlightgbm.cv ...
Попробуйте передать меньшую партию, скажем, размера 100.
ользую tenorflow (только версия процессора) под python 3.5.2 в anaconda 4.3.1 (64-разрядная версия) в операционной системе Windows 7. Когда я запустил следующий код, ядро python умерло и не смог перезапуститься с некоторыми ошибками, но без ...
Я думаю, что человек, который задает вопрос, может быть смущен в нескольких местах. Спасибо за Ваш ответ. Это также очищает мои сомнения по поводу
опытке получить перекрестную энтропию с помощью функции активации сигмоидальной loss1 = -tf.reduce_sum(p*tf.log(q), 1)loss2 = tf.reduce_sum(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=p, logits=logit_q),1)Но они такие же, когда с функцией ...
Все зависит от того, что вы хотите сделать. Представьте себе случай, когда вы пытаетесь судить о том, что будет чувствовать человек на протяжении всего фильма. Каждый кадр фильма представляет собой шаг по времени, и вы хотите классифицировать все этапы, чтобы эволюция чувств человека была нарушена. Но вы никогда не сможете угадать чувство по одному кадру в отдельности. Это будет роль уровня LSTM, анализировать каждый временной шаг и отслеживать, что происходит.
нирую модель LSTM, используя в качестве входных данных последовательность из 50 шагов с 3 различными функциями, описанными ниже: #x_train [[[a0,b0,c0],.....[a49,b49,c49]], [a1,b1,c1]......[a50,b50,c50]], ...
эта страница
довал за тензорным потоком codelabs для поэтов, и обучение работало нормально, но когда я запустил скрипт для оценки изображения: python -m scripts.label_image \ --graph=tf_files/retrained_graph.pb ...
Я счастлив, что мог быть чем-то полезен :-)
ою модель, имеющую 12 параметров и {0,1} меток, используя логистическую регрессию в sklearn. Мне нужно быть очень уверенным в отношении метки 0, я в порядке, если некоторые '0' будут неправильно классифицированы как 1. Цель этого, что я хотел бы ...
), который более эффективен для объектов, которые несут большие массивы внутри, как это часто бывает в случае встроенных оценок scikit-learn, но может работать только с диском, а не с цепочкой:
аботал модель, и она работает в приемлемых пределах. Я использую Python и Scitkit-Learn специально. Далее стоит перенести модель в производство. Могу ли я попросить помочь перенести эти модели в производство. Как я могу сохранить обученную ...