Mein Verständnis ist, dass GPUs effizienter für den Betrieb neuronaler Netze sind, aber kürzlich hat mir jemand vorgeschlagen, dass GPUs nur für die Trainingsphase benötigt werden. Einmal trainiert, ist es tatsächlich effizienter, sie auf CPUs auszuführen. Ist das
Keras bietet eine Möglichkeit, die Funktionen eines vorab trainierten Modells zu extrahieren, die hier beschrieben werden. Https://keras.io/applications/ from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import...
Zunächst haben wir eine Klassifizierungsaufgabe. Daher verwenden wir zur Klassifizierung die typische Softmax-Kreuzentropie. Die derzeitige Implementierung des Lehrplanlernens ist wie folgt. Zuerst trainieren wir unsere beste Version des neuronalen Netzes In der letzten Epoche erhalten wir alle...
Ich bin etwas verwirrt über die ordnungsgemäße Verwendung der Einbettungsebene in Keras für seq2seq-Zwecke (ich möchte das Tutorial zur maschinellen Übersetzung von TensorFlow se2seq in Keras rekonstruieren ). Meine Fragen sind folgende: Ich verstehe, dass durch das Einbetten von Ebenen Wortwerte...
Gibt es Tools zur Überwachung des Netzwerktrainings in PyTorch? Ich suche ein Äquivalent zu Tensorboard im
Ich versuche, einen Entscheidungsbaumklassifizierer zu implementieren, um meinen Datensatz zu klassifizieren. Ich benutze Python. Jetzt ist es einfach in scikit learn zu implementieren, aber wie kann ich dies in tensorflow
Diese Frage mag etwas seltsam erscheinen. Ich machte einige Selbststudien zur Informationstheorie und beschloss, weitere formale Untersuchungen zum Deep Learning durchzuführen. Bitte nehmen Sie mit, wenn ich versuche zu erklären. Ich nahm eine große "Trainings" -Untergruppe von MNIST als mein...
Ich muss ein ähnliches CNN-Diagramm zeichnen: Ich habe alle unter https://datascience.stackexchange.com/a/14900 genannten Tools ausprobiert , aber es gibt keine einfache Möglichkeit, dies zu tun. Gibt es eine automatisierte Möglichkeit, dies zu tun? Oder muss ich es manuell machen. Ist es außerdem...
Ich habe einen Datensatz wie diesen: postID Sentence drugYesOrNo 1 He went out with his friends 2 He behaved nicely while talking with me 3 He stopped using drugs after a while 1 4 He did not meet any friend during last week 1 He slowly cut usage of drugs 1 2 He smiled like he is good 3 He did not...
Liebe Maschinelles Lernen / KI-Community, Ich bin nur ein angehender und aufstrebender Maschinenlerner, der an offenen Online-Datensätzen und einigen lokal für mein Projekt erstellten POCs gearbeitet hat. Ich habe einige Modelle gebaut und in Gurkenobjekte umgewandelt, um ein erneutes Training zu...
Ich habe gerade angefangen, Neuronale Netze für tiefes Lernen von cs231 zu lernen. Ich versuche, Neural Network in Python zu implementieren. Ich möchte Tensorflow oder Scikit-Learn verwenden. Was sind einige Vor- und Nachteile dieser Bibliotheken für diese
Ich möchte einen kleinen Datensatz verwenden, um ein CNN-Modell zu erstellen. Daher verwende ich die Datenerweiterung, um den Zugdatensatz zu vergrößern. Soll ich alle Augmentationstechniken (Argumente) verwenden , die aufgeführt hier ? Ich habe festgestellt, dass das Hinzufügen vieler Argumente...
Ich verwende den CNN-Autoencoder, um eine Zustandsrepräsentationsschicht zu erstellen, die ich später in meinen Verstärkungsagenten einspeisen werde. Also habe ich meinen CNN-Autoencoder trainiert und er gibt nette Zustandsdarstellungen. Aber ich habe folgende Fragen: Kann meine Autoencoder-Schicht...
Nach meinem Verständnis tritt das Problem des verschwindenden Gradienten beim Training neuronaler Netze auf, wenn der Gradient jeder Aktivierungsfunktion kleiner als 1 ist, so dass das Produkt dieser Gradienten sehr klein wird, wenn Korrekturen durch viele Schichten zurückpropagiert werden. Ich...
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk darin zu schulen, wie man Pappkartons zusammen mit mehreren Klassen von Personen (Personen) erkennt. Obwohl es einfach ist, Personen zu erkennen und korrekt zu klassifizieren, ist es unglaublich schwierig, Pappkartons zu erkennen. Die Boxen sehen folgendermaßen...
Die Sigmoidfunktion könnte als Aktivierungsfunktion beim maschinellen Lernen verwendet werden. S(x)=11+e−x=exex+1.S(x)=11+e−x=exex+1.{\displaystyle S(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}.} Wenn e durch 2 ersetzt wird, def sigmoid2(z): return 1/(1+2**(-z)) x =
Angenommen, ich habe ein Encoder-Decoder-Netzwerk auf einem Cat- Datensatz trainiert, wobei der Rekonstruktionsfehler als Verlustfunktion verwendet wurde. Das Netzwerk ist vollständig trainiert und der Decoder kann gute Katzenbilder rekonstruieren . Was ist nun, wenn ich dasselbe Netzwerk verwende...
Ich habe Wortbilder wie folgt: Nehmen wir an, es ist ein 256x64Bild. Mein Ziel ist es, den Text aus dem Bild zu extrahieren, 73791096754314441539wie es eine OCR im Grunde tut. Ich versuche ein Modell zu bauen, das Wörter aus Bildern erkennen kann. Wenn ich ein Wort sage, kann es eines der folgenden...