AI人工智能
我正在训练Keras(python，后端：TensorFlow)中的神经网络作为回归。因此，我的输出层不包含激活函数，并且我使用均方误差作为我的损失函数。 我的问题是：我希望确保所有产量估计的总和(几乎)等于所有实际标签的总和。 我的意思是：我不仅要确保每个训练示例i的(Y_Real)^i~(Y_Recast)^i，而且要保证sum(Y_Real)=sum(Y_Recast)，对所有i求和
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我想创建一个可以使用一阶逻辑进行简单推理的应用程序。有没有人能推荐一个“引擎”，它可以接受任意数量的FOL表达式，并允许查询这些表达式(最好是通过Python访问)？ 推荐答案 PyLog： PyLog是一阶逻辑库 在Python中包含Prolog引擎。
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我创建了一个用于Web会话存活预测的CNN-LSTM，我的训练数据如下： print(x_train.shape) (288, 3, 393) (示例、时间步长、功能)和我的模型： model = Sequential() model.add(TimeDistributed(Conv1D(128, 5, activation='relu'),
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读完这个主题我不太理解：神经网络中的“卷积”与简单的下采样或“锐化”功能相比吗？ 您能否将此术语分解为简单易懂的图像/类比？ 编辑：在第一个答案之后重新表述：合并是否可以理解为权重矩阵的缩减抽样？ 推荐答案 卷积神经网络是一系列经经验证明在图像识别方面非常有效的模型。从这个角度看-CNN与下采样完全不同。 但在CNN设计中使用的框架中有一些可以与下采样技术相媲美的东西
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我正在为Food-101数据集(图像数据集w/101类和每个类1k图像)构建分类器。我的方法是使用KERAS，并通过ResNet50(来自ImageNet的权重)转移学习。 在训练模型时，训练精度在几个历元(30%-->45%)内有较好的提高，但验证精度基本上保持在0.9%-1.0%。我尝试过简化、交换优化器、减少和增加隐藏层中的单位、剥离所有图像增强，并在flow_from_directory
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我有一个卷积神经网络，我修改了它的体系结构。我没有时间重新培训和执行交叉验证(在最佳参数上进行网格搜索)。我想直观地调整学习速率。 我应该增加还是降低我的RMS(基于SGD)优化器的学习率，条件是： 我将更多神经元添加到完全连接层？ 在卷积神经网络上，我在完全连接之前去除子采样(平均或最大池)层，并增加该特征映射和Softmax输出之间的完全连接单元的数量(以便有更多更多的权重连接到
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代码 import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential,Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense,Input from keras import app
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我已经使用skLearning Python创建了一个基于KNN的分类算法。 该算法已经创建了4个类，命名为&Quot；1&Quot；、&Quot；2&Quot；、&Quot；3&Quot；、&Quot；4&Quot；。 我想给算法提供一个输入列表，并预测它们可能属于四个类中的哪一个类，并仅打印出属于类&1&q； 的那些输入的列表 正在尝试使用： review_3 = ["Loop","
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当m是特征量，n是样本量时，python acadkit-Learning站点(http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html)声明构建二叉决策树的运行时是mnlog(N)。 我知道log(N)来自分裂后树的平均高度。我理解，在每次拆分时，您必须查看每个功能(M)，然后选择最好的一个进行拆分。我知道这是通过为该节点(N)的每个样本计算一个“最
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我正在读“人工智能：现代方法”一书。我偶然看到这样一句话，描述了统一成本搜索的时间复杂性： 统一成本搜索是由路径成本而不是深度来指导的，因此其 复杂性不容易用b和d来表征。相反， 设C是最优解的成本，并假设每 行动成本至少是ε。那么算法的最坏情况时间和 空间复杂度为O(b^(1+C/ε))，可以远远大于b^d。 据我理解，C是最优解决方案的成本，每个操作至少需要ε，因此C/ε将是到达目
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我刚刚在here中读到了Kera权重初始值设定项。在文档中，只介绍了不同的初始值设定项。例如： model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_normal')) 我想知道未指定kernel_initializer参数时的默认权重。 有办法访问它吗？ 推荐答案 每层都有自己的默认值来初始化权重。对于大多数层，如Dense、卷积、R
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您好，我正在处理关键点分析任务，该任务由IBM共享，这里是link。在给定的数据集中有多行文本，任何人都可以告诉我如何将文本列转换为张量，并在同一个dataFrame中再次赋值它们，因为那里还有其他列的数据。 问题 这里我面临着一个问题，我以前从未见过这种数据，比如有多个文本列，我如何将所有这些列转换为张量，然后应用一个模型。大多数情况下，数据是这样的：一个文本列 其他栏为标签，例如：电影评论
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我希望对单个示例或一批示例进行并行化(在我的情况下，我只有CPU，最多可以有112个)。我试过了，但我得到了一个错误，即损失不能从单独的进程中获得梯度(这完全破坏了我的尝试)。我仍然想这样做，重要的是，在多进程处理之后，我可以执行优化器步骤。我怎么才能绕过它呢？我做了一个完全自成体系的例子： import torch import torch.nn as nn from torch.opt
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我正在处理一个二进制分类问题。在这种情况下，我使用了从skLearning导入的Logistic回归和支持向量机模型。这两个模型用相同的、不平衡的训练数据进行拟合，并调整了类权重。他们也取得了可比的成绩。当我使用这两个预先训练好的模型来预测新的数据集时。LR模型和SVM模型预测的实例数与正数相似。并且预测的实例共享很大的重叠。 然而，当我查看被归类为阳性的概率得分时，LR的分布是从0.5到1，而
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我正在使用keras学习深度学习，并尝试将结果(准确性)与机器学习算法(sklearn)(即random forest，k_neighbors)进行比较 似乎使用keras我得到的结果最差。 我正在处理简单的分类问题：iris dataset 我的keras代码看起来是： samples = datasets.load_iris() X = samples.data y = sampl
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我想了解如何识别数据帧组中的统计异常值。我需要按条件对行进行分组，然后将这些组减少到单个行中，然后在所有减少的行中查找离群值。 df = pd.DataFrame({'X0': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 0, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 0, 9: 1, 10: 0, 11: 1, 12: 0, 13: 1, 14: 1, 15: 1, 16: 0
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我正在关注 本教程 来制作这个 ML预测: 将 numpy 导入为 np将 matplotlib.pyplot 导入为 plt从 matplotlib 导入样式style.use("ggplot")从 sklearn 导入 svmx = [1, 5, 1.5, 8, 1, 9]y = [2, 8, 1.8, 8, 0.6, 11]plt.scatter(x,y)plt.show()X = np.
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请我对 Python 有点陌生，这很好，我可以评论说 python 非常性感，直到我需要移动一个 4x4 矩阵的内容，我想用它来构建一个游戏的 2048 游戏演示是 这里我有这个功能 def cover_left(矩阵):新=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]对于范围内的 i (4):计数=0对于范围内的 j (4):如果 mat[i][j]!=0
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我一直在玩一些 SVM 实现，我想知道 - 将特征值标准化以适应一个范围的最佳方法是什么?(从 0 到 1) 假设我有 3 个特征值在以下范围内: 3 - 5. 0.02 - 0.05 10-15. 如何将所有这些值转换为 [0,1] 的范围? 如果在训练期间，我将遇到的特征编号 1 的最大值是 5，而在我开始在更大的数据集上使用我的模型后，我会偶然发现高达 7
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来自 XGBoost 指南: 训练完成后，模型就可以保存了. bst.save_model('0001.model') 模型及其特征图也可以转储到文本文件中. #转储模型bst.dump_model('dump.raw.txt')# 带有特征图的转储模型bst.dump_model('dump.raw.txt', 'featmap.txt') 可以按如下方式加载保存的模型: bst
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