«neural-network» 태그된 질문

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

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당신은 어떻게 할 최적화 사전에 훈련 된 neural network 별도의 문제에 적용 할 수 있습니까? 사전 훈련 된 모델 에 더 많은 레이어를 추가 하고 데이터 세트에서 테스트 하시겠습니까? 예를 들어, 작업이 CNN 을 사용하여 배경 화면 그룹 을 분류하는 경우 이미지 분류 기인 경우에도 이미지 고양이와 개에 대해 훈련 …

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저는 Python, scikit-learn 및 keras로 작업하고 있습니다. Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 과 같은 3000 만 개의 전면 시계 이미지가 있습니다 . 위의 사진 (다른 배경색, 어두운 번개 등)보다 이상적인 조건에서 촬영 할 수있는 실제 시계의 사진을 입력으로 받아 3000 가지 중에서 가장 유사한 시계를 찾는 프로그램을 작성하고 싶습니다. 비슷하게 …

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나는 tensorflow를 사용하여 간단한 신경망을 만들고 있는데, 내가 수집 한 데이터로 협력하지는 않습니다. 오류 메시지 : TypeError : Fetch 인수 2861.6152 중 2861.6152에 유효하지 않은 type이 (가) 문자열 또는 Tensor 여야합니다. float32를 텐서 또는 작업으로 변환 할 수 없습니다. 오류는 내 코드에서 다음 줄을 나타냅니다. _, cost = tf_session.run([optimizer, cost], …

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"심층 순위와 함께 세분화 된 이미지 유사성 학습" 이라는 논문 의 네트워크 아키텍처 를 가지고 있으며 3 개의 병렬 네트워크의 출력이 선형 포함 레이어를 사용하여 어떻게 병합되는지 파악할 수 없습니다. 논문에서이 레이어에 제공된 유일한 정보는 마지막으로 세 부분에서 임베딩을 정규화하고 선형 임베딩 레이어와 결합합니다. 임베드의 차원은 4096입니다. 저자가이 계층에 대해 …

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CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 문서를 분류하려고합니다. 짧은 텍스트 / 문장에 대한 CNN은 많은 논문에서 연구되었습니다. 그러나 긴 텍스트 나 문서에 CNN을 사용한 논문은없는 것 같습니다. 내 문제는 문서의 기능이 너무 많다는 것입니다. 내 데이터 세트에서 각 문서에는 1000 개 이상의 토큰 / 단어가 있습니다. 각 예제를 CNN에 제공하기 위해 …

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서버 모니터 알람을 가져와 문제의 근본 원인을 확인하기 위해 pybrain을 찾고 있습니다. 감독 학습을 사용하고 교육 데이터 세트를 관리하여 교육에 만족합니다. 데이터는 다음과 같이 구성됩니다. 서버 유형 A # 1 경보 유형 1 경보 유형 2 서버 유형 A # 2 경보 유형 1 경보 유형 2 서버 유형 B …

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LSTM드롭 아웃과 함께 멀티 레이어 를 사용하는 경우 출력 Dense 레이어뿐만 아니라 모든 숨겨진 레이어에 드롭 아웃을 배치하는 것이 좋습니다? Hinton의 논문 (드롭 아웃을 제안한)에서 그는 밀집된 레이어에만 드롭 아웃을 넣었지만 숨겨진 내부 레이어는 컨볼 루션이기 때문입니다. 분명히 특정 모델을 테스트 할 수 있지만 이에 대한 합의가 있는지 궁금합니다.

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신경망에서 손실 및 정확도 메트릭의 공존으로 약간 혼란 스럽습니다. 둘 다 와 비교의 "정확성"을 표현해야 합니까? 훈련 시대에 두 개의 중복을 적용하지 않습니까? 또한 왜 서로 관련이 없습니까?와이yyy를와이^y^\hat{y}

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폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

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현재 신경망을 훈련 중이며 조기 중지 기준을 구현하는 데 사용할 유효성, 즉 유효성 검사 손실 또는 유효성 검사 세트에서 계산 된 정확도 / f1score / auc / 무엇과 같은 메트릭을 결정할 수 없습니다. 연구에서 두 가지 관점을 모두 지키는 기사를 찾았습니다. Keras는 유효성 검사 손실을 기본값으로하는 것처럼 보이지만 반대 접근법 …

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ASL (American Sign Language) 제스처 를 분류하기위한 제스처 인식 시스템을 구축하려고합니다 . 따라서 입력은 카메라 또는 비디오 파일에서 프레임 시퀀스로 가정되며 시퀀스를 감지하여 해당하는 것에 매핑합니다 수업 (수면, 도움, 식사, 달리기 등) 문제는 이미 비슷한 시스템을 구축했지만 정적 이미지 (모션 포함 되지 않음)의 경우 손이 많이 움직이지 않고 CNN 을 …

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배경 : relu 활성화로 신경망을 맞추는 동안 때로는 예측이 거의 일정하다는 것을 알았습니다. 나는 이것이 여기에 언급 된 훈련 중 죽는 relu 뉴런 때문이라고 생각합니다. ( 신경망에서 "dying ReLU"문제는 무엇입니까? ) 질문 : 코드 자체에서 뉴런이 죽었는지 확인하기 위해 검사를 구현하는 것이 좋습니다. 그 후, 코드는 필요한 경우 네트워크에 맞출 …

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내 문제에 ANN을 사용하고 싶지만 문제는 입력 및 출력 노드 번호가 수정되지 않은 것입니다. 내 질문을하기 전에 구글 검색을했는데 RNN이 내 문제에 도움이 될 수 있음을 발견했습니다. 그러나 내가 찾은 모든 예제는 어떻게 든 입력 및 출력 노드를 정의했습니다 . 그래서 전략을 찾고 있는데, Keras 또는 PyTorch에서 선호하는 전략을 현실화하거나 …

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EEG 컨텍스트에서 반복 아키텍처를 해석하는 방법이 궁금합니다. 특히 이것을 LSTM과 같은 아키텍처와 달리 Recurrent CNN이라고 생각하지만 다른 유형의 반복 네트워크에도 적용될 수 있습니다. R-CNN에 대해 읽으면 일반적으로 이미지 분류 컨텍스트에서 설명됩니다. 일반적으로 "시간에 따른 학습"또는 "현재 입력에 대한 시간 -1의 영향 포함"으로 설명됩니다. 이 해석 / 설명은 EEG 데이터로 작업 …

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