neural-network 第5页 - IT屋-程序员软件开发技术分享社区

Keras 自定义指标迭代

我对 Keras 还很陌生，我正在尝试定义自己的指标.它计算一致性指数，这是回归问题的度量. def cindex_score(y_true, y_pred):总和 = 0对 = 0对于范围内的 i(1, len(y_true)):对于范围内的 j (0, i):如果我不是 j:如果(y_true[i] > y_true[j]):对 +=1sum += 1* (y_pred[i] > y_pre ..

AttributeError: 在使用自定义生成器的 Keras 模型上调用 fit 时，'tuple' 对象没有属性 'rank'

我想构建一个具有两个输入的神经网络:用于图像数据和数字数据.所以我为此编写了自定义数据生成器.train 和 validation 数据帧包含 11 列: image_name — 图像的路径； 9 个数字特征； target — 项目的类(最后一列). 自定义生成器的代码(基于这个答案): target_size = (224, 224)批量大小 = 1train_datage ..

发布时间：2021-12-31 17:08:09 python tensorflow keras deep-learning neural-network Python

Keras 中的最大随时间池化

我在 Keras 中使用 CNN 来完成 NLP 任务，而不是最大池化，我试图实现随时间推移的最大池化. 关于如何实现这一目标的任何想法/技巧? 我所说的最大值随时间池化的意思是池化最高值，无论它们在向量中的哪个位置解决方案假设你的数据形状是 (batch_size, seq_len, features) 你可以申请: seq_model = Reshape((seq_l ..

发布时间：2021-12-31 17:08:01 machine-learning neural-network nlp keras conv-neural-network AI人工智能

错误:在 Caret 中使用 Train 时 nrow(x) == n 不是 TRUE

我有一个看起来像这样的训练集 Name Day Area X Y Month Night攻击星期一 LA -122.41 37.78 8 0车辆星期六芝加哥 -1.67 3.15 2 0MOUSE 星期一台北 -12.5 3.1 9 1 Name 是结果/因变量.我将 Name、Area 和 Day 转换为因子，但我不确定是否应该为 Month> 和 Night，它们分别只取整数值 1-1 ..

发布时间：2021-12-31 17:07:55 r dataframe neural-network r-caret 其他开发

Keras VGG16 微调

keras==2.0.0 和 theano 后端. 注意:我使用了来自 gist 和 applications.VGG16 实用程序的示例，但在尝试连接模型时遇到问题，我对 keras 函数式 API.所以我在这里提供的这个解决方案是最“成功"的一个，即它只在拟合阶段失败. 更新 #1 好的，这是关于我正在尝试做的事情的一个小解释.首先，我从 VGG16 生成瓶颈特征如下: d ..

发布时间：2021-12-31 17:07:45 python neural-network keras deep-learning vgg-net Python

神经网络如何使用遗传算法和反向传播来玩游戏?

我在 YouTube 上看到了这个关于遗传算法的有趣视频. 正如您在视频中看到的，机器人学会了战斗. 现在，我研究神经网络已经有一段时间了，我想开始学习遗传算法.这以某种方式结合了两者. 你如何结合遗传算法和神经网络来做到这一点? 在这种情况下，人们又如何知道用于反向传播和更新权重并训练网络的错误?还有你认为视频中的程序如何计算其适应度函数?我猜视频中的程序肯定会发生突变，但交叉呢 ..

发布时间：2021-12-31 17:07:38 neural-network genetic-algorithm reinforcement-learning 其他开发

如何在 Keras 中进行逐点分类交叉熵损失?

我有一个生成 4D 输出张量的网络，其中空间维度(~像素)中每个位置的值将被解释为该位置的类概率.换句话说，输出是(num_batches, height, width, num_classes).我有相同大小的标签，其中真正的类被编码为 one-hot.我想使用它来计算 categorical-crossentropy 损失. 问题 #1:K.softmax 函数需要一个 2D 张量 (n ..

发布时间：2021-12-31 17:07:33 machine-learning neural-network keras cross-entropy loss-function AI人工智能

加速 Java 中的数学计算

我有一个用 Java 编写的神经网络，它使用定义如下的 sigmoid 传递函数: private static double sigmoid(double x){返回 1/(1 + Math.exp(-x));} 这在使用网络的训练和计算过程中被多次调用.有没有办法加快这个速度?不是慢，只是用的多，所以这里的小优化会带来很大的整体收益. 解决方案对于神经网络，您不需要 sigmoi ..

发布时间：2021-12-31 17:07:26 java neural-network mathematical-optimization Java开发

为什么我的 CIFAR 100 CNN 模型主要预测两个类别?

我目前正试图在 CIFAR 100 上使用 Keras 获得不错的分数(> 40% 准确率).但是，我遇到了 CNN 模型的一种奇怪行为:它倾向于预测某些类别 (2 - 5)比其他人更频繁: 位置 (i, j) 处的像素包含来自第 i 类的验证集元素被预测为第 j 类的计数.因此对角线包含正确的分类，其他一切都是错误的.两个竖线表示模型经常预测这些类别，尽管事实并非如此. CIFAR ..

发布时间：2021-12-31 17:07:16 neural-network computer-vision keras 其他开发

使用 TensorFlow 和 Keras 的卷积神经网络精度低

我计划创建一个 CNN 来预测蘑菇类型，并从互联网上收集了 2500 多张照片.数据集有 156 个类(不同类型的蘑菇).我在 Tensorflow 2 和 Keras 上使用 ImageDataGenerator 对其进行了训练.这是图像生成器: image_gen = ImageDataGenerator(rotation_range = 20,width_shift_range=0.12, ..

发布时间：2021-12-31 17:07:08 python tensorflow machine-learning keras neural-network AI人工智能

理解奇怪的 YOLO 卷积层输出大小

我试图了解 Darknet 的工作原理，我正在查看 yolov3-tiny 配置文件，特别是第 13 层(第 107 行). [卷积]批量标准化=1过滤器=256大小=1步幅=1垫=1激活=泄漏内核的大小为 1x1，步长为 1，填充也为 1.当我使用darknet加载网络时，说明输出的宽高和输入的一样: 13 conv 256 1 x 1/1 13 x 13 x1024 ->13 x 1 ..

发布时间：2021-12-31 17:06:58 neural-network conv-neural-network yolo darknet 其他开发

随机梯度下降的批量大小是训练数据的长度而不是 1?

我试图在使用批量梯度下降、随机梯度下降和小批量随机梯度下降时绘制不同的学习结果. 无论我在哪里，我都读到 batch_size=1 与普通 SGD 相同，batch_size=len(train_data) 与 Batch 梯度下降相同. 我知道随机梯度下降是指每次更新只使用一个数据样本，批量梯度下降使用整个训练数据集来计算目标函数/更新的梯度. 然而，当使用 keras 实现 ..

发布时间：2021-12-31 17:06:49 python machine-learning keras neural-network gradient-descent AI人工智能

训练神经网络时资源耗尽 - keras

我有一个包含 65668 个文件的数据集. 我将 Keras 用于 CNN，这些是我的层: embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1,EMBEDDING_DIM，权重=[embedding_matrix]，输入长度=MAX_SEQUENCE_LENGTH，可训练=真)序列输入=输入(形状=(MAX_SEQUENCE_LENGTH，)，d ..

发布时间：2021-12-31 17:06:33 tensorflow machine-learning neural-network deep-learning keras AI人工智能

在 MATLAB 中使用神经网络分类进行 10 折交叉验证的示例

我正在寻找一个在神经网络中应用 10 倍交叉验证的例子.我需要这个问题的链接答案:MATLAB中10-fold SVM分类示例我想对所有 3 个类进行分类，而在示例中只考虑了两个类. 编辑:这是我为 iris 示例编写的代码 load fisheriris %# 加载鸢尾花数据集k=10；cvFolds = crossvalind('Kfold', 物种, k);%# 获取 10 ..

发布时间：2021-12-31 17:06:22 matlab machine-learning neural-network classification cross-validation AI人工智能

在 DNN 训练结束时返回逆 Hessian 矩阵，并在输入中使用偏导数

使用 Keras 和 Tensorflow 作为后端，我构建了一个 DNN，它以恒星光谱作为输入(7213 个数据点)并输出三个恒星参数(温度、重力和金属丰度).网络在我的测试集上训练得很好，预测也很好，但为了让结果在科学上有用，我需要能够估计我的错误.这样做的第一步是获得逆 Hessian 矩阵，这似乎无法仅使用 Keras.因此，我试图用 scipy 创建一个解决方法，使用 scipy.opt ..

发布时间：2021-12-31 17:06:16 python scipy neural-network keras hessian-matrix Python

Android 12 Beta 1 AOSP 构建失败

我正在尝试构建最近从 Google 发布的 android-s-beta-1 但我主要在 module:aosp-dir/packages/modules/NeuralNetworks/中遇到了一些构建错误错误:packages/modules/NeuralNetworks/shim_and_sl/Android.bp:96:16:无法识别的属性“llndk_stubs"；错误:package ..

发布时间：2021-12-31 17:06:04 android neural-network android-12 移动开发

具有反向传播的神经网络不收敛

基本上我正在尝试在网络中实现 backpropogation.我知道反向传播算法是硬编码的，但我试图首先使其发挥作用. 它适用于一组输入和输出，但超出一个训练集，网络收敛于一个解，而另一输出收敛于 0.5. 即一次试验的输出是:[0.9969527919933012, 0.003043774988797313] [0.5000438200377985, 0.49995612243 ..

发布时间：2021-12-31 17:05:55 java backpropagation neural-network Java开发

Keras 损失函数的导数

我想在 keras 中创建以下损失函数: Loss = mse + double_derivative(y_pred,x_train) 我无法合并衍生项.我试过 K.gradients(K.gradients(y_pred,x_train),x_train) 但它没有帮助. 我收到错误消息: AttributeError: 'NoneType' 对象没有属性 'op' def _ ..

发布时间：2021-12-31 17:05:37 python machine-learning neural-network keras loss-function AI人工智能

Python 神经网络中不需要的 [Nan] 输出

这里是新手.刚刚从 JS 切换到 Python 来构建神经网络，但从中获得 [Nan] 输出. 奇怪的是我的 sigmoid 函数.似乎没有遇到任何溢出，但导数导致混乱. 将 numpy 导入为 np定义 sigmoid(x):返回 x*(1-x)返回 1/(1 + np.exp(-x))#功能- 2def Sigmoid_Derivative(x):返回 x * (1-x)Trainin ..

发布时间：2021-12-31 17:05:28 python numpy machine-learning neural-network sigmoid AI人工智能

什么是 TensorFlow Estimators 中的“batches"和“steps"?它们与 epochs 有何不同?

我正在尝试使用 TensorFlow 的估算器.在文档中，以下代码用于训练和评估网络.> # 适合nn.fit(x=training_set.data，y=training_set.target，steps=5000)# 评分准确率ev = nn.evaluate(x=test_set.data, y=test_set.target, 步骤=1)loss_score = ev[“损失"]打印(“ ..

发布时间：2021-12-31 17:05:18 python machine-learning tensorflow neural-network training-data AI人工智能

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