«tensorflow» 태그된 질문

에서 ML 초보자를위한 MNIST 그들은 같은 교차 엔트로피를 정의 Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ′ iyiyiy_i 는 클래스 대한 예측 확률 값 이고 는 해당 클래스에 대한 실제 확률입니다.iiiy′iyi′y_i' 질문 1 ( )가 0이 될 수 있는 문제가 ? 이것은 물론 우리가 정말 나쁜 분류기를 …

115 machine-learning  tensorflow 

주로 신경망을 이용한 실험에 TensorFlow 를 사용하고 있습니다. 지금은 꽤 많은 실험 (XOR-Problem, MNIST, 일부 회귀 분석 등)을 수행했지만 전체적으로 초보자로 간주 될 수 있기 때문에 특정 문제에 대해 "정확한"비용 함수를 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. TensorFlow에 오기 전에 파이썬 과 NumPy를 사용 하여 완전히 연결된 MLP와 일부 반복 네트워크를 …

48 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

여러 GPU에서 교육을 분할하기 위해 keras 라이브러리 (또는 tensorflow)에서 어떻게 프로그래밍 할 수 있습니까? 8 개의 GPU가있는 Amazon ec2 인스턴스에 있고 이들 모두를 사용하여 더 빨리 훈련하고 싶지만 코드는 단일 CPU 또는 GPU 전용이라고 가정 해 봅시다.

33 python  deep-learning  tensorflow  keras  gpu 

이 두 가지 출처에서 NCE (후보 샘플링 형식)에 대해 읽었습니다. 텐서 플로우 쓰기 원본 용지 누군가 다음을 도울 수 있습니까? NCE의 작동 방식에 대한 간단한 설명 (위의 구문 분석 및 이해가 어려워서 직관적으로 제시되는 수학으로 이어질 수 있음) 위의 포인트 1 이후에 네거티브 샘플링과 다른 점을 자연스럽게 직관적으로 설명합니다. 수식에 …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

두 PyTorch 및 Tensorflow은 접어 입력 데이터가 균일하지 않은 길이나 크기가 상황입니다 (동적 그래프가 유용하거나 필요하지 않은 상황)을 처리하는 의미 깊은 학습 프레임 워크입니다. 나는 그들이 의존하는 패러다임의 의미 (예 : 동적 배치)와 그 의미, 각각에 구현 할 수없는 것, 약점 / 강점 등을 비교하는 방법을 알고 싶습니다. 이 정보를 …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

두 Keras 모델을 단일 모델로 병합하려고 하는데이 작업을 수행 할 수 없습니다. 예를 들어 첨부 된 그림에서 치수 8 의 중간 레이어 를 가져 와서 모델 B 의 레이어 B 1 (차원 8의 입력)에 대한 입력으로 사용 하고 모델 A 와 모델 B 를 모두 단일 모델.A2A2A2B1B1B1BBBAAABBB 기능 모듈을 사용하여 …

25 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

34 개의 입력 열과 8 개의 출력 열이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 문제를 해결하는 한 가지 방법은 34 개의 입력을 가져 와서 각 출력 열에 대해 개별 회귀 모델을 작성하는 것입니다. 이 문제를 신경망을 사용하는 하나의 모델로만 해결할 수 있는지 궁금합니다. Multilayer Perceptron을 사용했지만 선형 회귀와 같은 여러 모델이 …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Tensorflow 웹 사이트에서 기계 학습을 배우기 시작했습니다. 나는 딥 러닝 프로그램이 따르는 흐름에 대한 매우 기초적인 이해를 개발했습니다 (이 방법은 저에게 책과 큰 기사를 읽는 대신 빨리 배우게합니다). 내가 겪은 몇 가지 혼란스러운 것들이 있습니다. 그중 2 가지가 있습니다 : 편견 무게 tensorflow 웹 사이트의 MNIST 튜토리얼에서 이미지에 특정 패턴이 …

21 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Keras는 모두 지원 TensorFlow 및 Theano를 백엔드로 : 현재 모든 작업이 TensorFlow 백엔드 구현되지는 사실 외에 다른 대 하나를 선택의 장점 / 단점은 무엇인가?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

아마도 이것은 너무 광범위하지만 텍스트 요약 작업에서 딥 러닝을 사용하는 방법에 대한 참조를 찾고 있습니다. 나는 표준 단어 빈도 접근법과 문장 순위를 사용하여 텍스트 요약을 이미 구현했지만이 작업에 딥 러닝 기술을 사용할 가능성을 탐색하고 싶습니다. 또한 감정 분석을 위해 CNN (Convolutional Neural Networks)을 사용하여 wildml.com에 제공된 일부 구현을 살펴 보았습니다 …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

나는 사이의 선택에 혼란 조금 해요 Keras (keras 팀 / keras) 및 tf.keras을 (tensorflow / tensorflow / 파이썬 / keras /) 내 새로운 연구 프로젝트. Keras 가 누구도 소유하지 않는다는 논쟁이 있습니다 . 따라서 사람들이 더 기고하고 프로젝트를 관리하기가 훨씬 쉬워 질 것입니다. ‬ 다른 측면에서, tf.keras은 Google에서 지금보다 엄격한 …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

나는 딥 러닝의 초보자입니다. Intel GPU와 함께 TensorFlow를 사용할 수있는 방법이 있습니까? 그렇다면 올바른 방향으로 알려주십시오. 그렇지 않은 경우 Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4 세대 코어 프로세서 통합 그래픽 컨트롤러에 사용할 수있는 프레임 워크 (Keras, Theano 등)가 있으면 알려주십시오.

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

Tensorflow 코드에서 : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. 이것이 무엇을 의미하는지 이해할 수 없습니다. LSTM 셀의 단위는 무엇입니까? 입력, 출력 및 게이트를 잊습니까? 이것은 "Deep LSTM에 대한 반복 투영 레이어의 단위 수"를 의미합니다. 그렇다면 왜 이것을 "LSTM 셀의 유닛 수"라고합니까? LSTM 셀이란 무엇이고 …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

나는 기계 학습과 keras에 초보자이며 이제 keras를 사용하여 멀티 클래스 이미지 분류 문제를 해결하고 있습니다. 입력은 태그 된 이미지입니다. 사전 처리 후 훈련 데이터는 Python 목록에 다음과 같이 표시됩니다. [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] "dog", "cat"및 "bird"는 클래스 레이블입니다. 이 문제에는 one-hot 인코딩을 사용해야한다고 생각하지만이 문자열 레이블을 처리하는 방법은 명확하지 …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

나는 안드레이 Karphaty에서이 노트를 기반으로 내 모델을 학습하기 위해 GPU에 의해 메모리에 필요한 양을 계산하기 위해 노력하고있어 : http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations 내 네트워크에는 532,752 개의 활성화 와 19,072,984 개의 매개 변수 (가중치 및 바이어스)가 있습니다. 이들은 모두 32 비트 부동 소수점 값이므로 각각 4 바이트의 메모리를 사용합니다. 입력 이미지는 180x50x1 (너비 x …

17 deep-learning  tensorflow