Als «tensorflow» getaggte Fragen

In den meisten Tensorflow-Codes, die ich gesehen habe, wird Adam Optimizer mit einer konstanten Lernrate von 1e-4(dh 0,0001) verwendet. Der Code sieht normalerweise so aus: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to...

Im Einzelnen wundere ich mich wohl über diese Aussage: Zukünftige Hauptversionen von TensorFlow ermöglichen es, dass Farbverläufe standardmäßig in die Beschriftungen fließen, die auf Backprop eingegeben werden. Welches wird angezeigt, wenn ich benutze tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits....

Zunächst wurde mir klar, dass ich, wenn ich binäre Vorhersagen durchführen muss, mindestens zwei Klassen durch Ausführen einer One-Hot-Codierung erstellen muss. Ist das richtig? Gilt die binäre Kreuzentropie jedoch nur für Vorhersagen mit nur einer Klasse? Wenn ich einen kategorialen...

Ich habe LSTMs für eine Weile studiert. Ich verstehe auf hohem Niveau, wie alles funktioniert. Als ich sie jedoch mit Tensorflow implementieren wollte, bemerkte ich, dass BasicLSTMCell eine Reihe von Einheiten (dh num_units) benötigt. Aus dieser sehr gründlichen Erklärung von LSTMs habe ich...

Ich habe an einem Regressionsproblem gearbeitet, bei dem die Eingabe ein Bild und die Bezeichnung ein kontinuierlicher Wert zwischen 80 und 350 ist. Bei den Bildern handelt es sich um einige Chemikalien, nachdem eine Reaktion stattgefunden hat. Die Farbe, die angezeigt wird, gibt die Konzentration...

Hinton und Salakhutdinov schlugen bei der Reduzierung der Dimensionalität von Daten mit neuronalen Netzen in Science 2006 eine nichtlineare PCA durch die Verwendung eines tiefen Autoencoders vor. Ich habe mehrmals versucht, einen PCA-Autoencoder mit Tensorflow zu bauen und zu trainieren, aber ich...

Ich bin mir nicht sicher, ob diese Frage hierher gehört, aber sie hängt eng mit den Gradientenmethoden in der Optimierung zusammen, die hier offenbar zum Thema gehören. Sie können auf jeden Fall migrieren, wenn Sie der Meinung sind, dass eine andere Community über bessere Fachkenntnisse in diesem...

In fast allen Codebeispielen, die ich von einer VAE gesehen habe, sind die Verlustfunktionen wie folgt definiert (dies ist ein Tensorflow-Code, aber ich habe ähnliche für Theano, Fackel usw. gesehen. Es ist auch für ein Convnet, aber das ist auch nicht allzu relevant betrifft nur die Achsen, die...

Ich bin kürzlich gelaufen und habe Tensor Flow gelernt und ein paar Histogramme bekommen, die ich nicht interpretieren konnte. Normalerweise stelle ich mir die Höhe der Balken als Frequenz (oder relative Häufigkeit / Anzahl) vor. Die Tatsache, dass es keine Balken wie in einem normalen Histogramm...

Ich habe mit einem einfachen neuronalen Netzwerk mit nur einer ausgeblendeten Ebene von Tensorflow gespielt und dann verschiedene Aktivierungen für die ausgeblendete Ebene ausprobiert: Relu Sigmoid Softmax (na ja, normalerweise wird Softmax in der letzten Schicht verwendet.) Relu bietet die beste...

Wie kann ich in Bezug auf die neuronale Netzsprache (y = Gewicht * x + Voreingenommenheit) wissen, welche Variablen wichtiger sind als andere? Ich habe ein neuronales Netz mit 10 Eingängen, 1 verborgene Schicht mit 20 Knoten und 1 Ausgangsschicht, die 1 Knoten hat. Ich weiß nicht genau, welche...

In Tensorflows Implementierung von ResNet wird der Varianzskalierungsinitialisierer verwendet . Ich finde auch, dass der Xavier-Initialisierer beliebt ist. Ich habe nicht zu viel Erfahrung damit, was ist in der Praxis

Ich experimentiere ein bisschen mit Autoencodern und habe mit Tensorflow ein Modell erstellt, das versucht, den MNIST-Datensatz zu rekonstruieren. Mein Netzwerk ist sehr einfach: X, e1, e2, d1, Y, wobei e1 und e2 Codierschichten sind, d2 und Y Decodierschichten sind (und Y die rekonstruierte...

Können wir Bilder mit variabler Größe als Eingabe für die Objekterkennung in ein Faltungsnetzwerk geben? Wenn möglich, wie können wir das tun? Wenn wir jedoch versuchen, das Bild zuzuschneiden, verlieren wir einen Teil des Bildes, und wenn wir versuchen, die Größe zu ändern, geht die Klarheit...

Ich gehe den folgenden Blog im neuronalen LSTM-Netzwerk durch: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ Der Autor formt den Eingabevektor X als [Beispiele, Zeitschritte, Merkmale] für unterschiedliche Konfigurationen von LSTMs um. Der...

Tensorflow enthält ein Beispiel-Tutorial zur Klassifizierung von CIFAR-10 . Im Tutorial wird der durchschnittliche Kreuzentropieverlust über die Charge minimiert. def loss(logits, labels): """Add L2Loss to all the trainable variables. Add summary for for "Loss" and "Loss/avg". Args: logits:...

Sind die Cross-Entropie-Kosten im Kontext der Regression sinnvoll (im Gegensatz zur Klassifizierung)? Wenn ja, könnten Sie über TensorFlow ein Spielzeugbeispiel geben? Wenn nicht, warum nicht? Ich habe über Cross-Entropy in Neuronalen Netzen und Deep Learning von Michael Nielsen gelesen und es...

Ich habe Rohdaten mit etwa 20 Spalten (20 Features). Zehn von ihnen sind kontinuierliche Daten und zehn von ihnen sind kategorisch. Einige der kategorialen Daten können bis zu 50 verschiedene Werte haben (US-Bundesstaaten). Nachdem ich die Daten vorverarbeitet habe, werden die 10 fortlaufenden...

Dies geschieht unter Bezugnahme auf das Papier Effiziente Objektlokalisierung mithilfe von Faltungsnetzwerken. Soweit ich weiß, ist das Dropout in 2D implementiert. Nachdem der Code von Keras zur Implementierung des räumlichen 2D-Dropouts gelesen wurde, wird im Grunde eine zufällige binäre Maske...

Ich habe eine Rastersuche für eine Reihe von Parametern eingerichtet. Ich versuche, die besten Parameter für ein neuronales Keras-Netz zu finden, das eine binäre Klassifizierung durchführt. Die Ausgabe ist entweder eine 1 oder eine 0. Es gibt ungefähr 200 Funktionen. Als ich eine Rastersuche...