Результаты поиска по запросу "neural-network"
Полиномиальная классификация с использованием пакета нейронной сети
Этот вопрос должен быть очень простым. Но документация не помогает. Я использую R. Я должен использоватьneuralnet пакет для полиномиальной задачи классификации. Все примеры приведены для биномиального или линейного вывода. Я мог бы сделать одну ...
перспектива. Говоря более грубо, вы можете рассматривать потерю как «перевод» бизнес-цели (точности) в математическую область, перевод, который необходим в задачах классификации (в регрессионных задачах, как правило, потеря и бизнес-цель являются то же самое или, по крайней мере, может быть тем же самым в принципе, например, RMSE) ...
чаю нейронные сети, и я построил простую в Керасе для классификации наборов данных радужной оболочки из хранилища машинного обучения UCI. Я использовал сеть с одним скрытым слоем с 8 скрытыми узлами. Оптимизатор Adam используется со скоростью ...
Рекомендовано.
зорном потоке 1.4 я нашел две функции, которые выполняют пакетную нормализацию и выглядят одинаково: tf.layers.batch_normalization (ссылка [https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization] )tf.contrib.layers.batch_norm ...
). Попробуйте добавить второй слой и посмотрите, что получится.
мы обучаем нейронные сети, мы обычно используем градиентный спуск, который опирается на непрерывную, дифференцируемую функцию реальной стоимости. Функция конечной стоимости может, например, принимать среднеквадратичную ошибку. Или, другими ...
В прошлом семестре я прошел его в классе старшекурсников, и это было здорово. Проводит вас через все шаг за шагом
ствительно интересуюсь Искусственными Нейронными Сетями, но я ищу место для начала. Какие ресурсы есть и какой хороший стартовый проект?
s. Этот процесс будет перетасовываться после каждой эпохи и делать всю бухгалтерию
аписать асинхронный слой данных для предварительной загрузки пакетов, когда выполняется другая обработка? Есть ли примеры кодов? Спасибо
Принял этот ответ, так как он решил мою предыдущую проблему.
от вопрос уже есть ответ здесь: Разреженная матрица из плотного тензорного потока [/questions/39838234/sparse-matrix-from-a-dense-one-tensorflow] 2 ответаЕсть ли способ преобразовать плотный тензор в разреженный тензор? По-видимому, Tensorflow ...
@PianPawakapan у тебя все хорошо;)
тоящее время я тренирую CNN на MNIST, и выходные вероятности (softmax) дают [0.1,0.1, ..., 0.1] в процессе обучения. Начальные значения не одинаковы, поэтому я не могу понять, что я делаю здесь что-то глупое? Я тренируюсь только на 15 шагов, ...
Однако по какой-то причине нас очень сильно интересует область под кривой от 0 до 1 нашей подогнанной линии, и, таким образом, это может быть одной из метрик. И мы отслеживаем этот показатель, пока модель минимизирует среднеквадратичную функцию потери ошибок.
от вопрос уже есть ответ здесь: Что такое «метрика» в Керасе? [/questions/47302085/what-is-metrics-in-keras] 4 ответаДля меня не ясно различие между функцией потерь и метриками в Керасе. Документация мне не помогла.
Короче говоря, нормализация уменьшает сложность проблемы, которую пытается решить ваша сеть. Это может потенциально повысить точность вашей модели и ускорить обучение. Вы приводите данные в одном масштабе и уменьшаете дисперсию. Ни один из весов в сети не тратится впустую на нормализацию для вас, что означает, что они могут использоваться более эффективно для решения стоящей перед вами задачи.
тировал некоторые сетевые архитектуры в Керасе для классификации набора данных MNIST. Я реализовал тот, который похож на LeNet. Мне показалось, что в примерах, которые я нашел в интернете, есть шаг нормализации данных. Например: X_train /= ...