convolution

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私の畳み込みニューラルネットワークにはいくつの出力ノードが必要ですか？

私は旅客スクリーニングチャレンジをKaggleウェブサイトのクラスプロジェクトに使用しています。 私は、このチュートリアルの畳み込みニューラルネットワークhttps://www.r-bloggers.com/image-recognition-tutorial-in-r-using-deep-convolutional-neural-networks-mxnet-package/を実装しました。こ

neural-network conv-neural-network convolution mxnet softmax 2017-12-04

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CNN：理解重み出力チャネル引数

weights = { # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), # 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs 'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64

machine-learning tensorflow deep-learning conv-neural-network convolution 2017-12-12

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畳み込みニューラルネットワークの隠れ層のドロップアウト率ガイダンス

私は現在、ゲーム2048をプレイする畳み込みニューラルネットワークを構築しています。畳み込み層と6つの隠れ層があります。ガイダンスのすべてに〜50％のドロップアウト率が言及されています。私はトレーニングを開始しようとしていますが、6つのレイヤーのそれぞれで50％のドロップアウトが少し過度のものであり、アンダーフィッティングにつながると懸念しています。 私はこれに関するいくつかのガイダンスを高く評価

machine-learning neural-network conv-neural-network convolution recurrent-neural-network 2017-12-19

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TensorFlowのカスタマイズされたtf.nn.conv2d（）を作成するには？

既存のconv2d（）とほぼ同じですが、特別な関数を追加したいと思います。 5x5フィルタの形状と100x100入力の形状を仮定します。私の理解で 、conv2d（）内部的に行います。 が全体の入力から5×5の入力エリアを選択します。 5x5入力領域とフィルタの畳み込みを計算します。 次の入力領域に所定のストライドで移動します。 全体の入力から5×5の入力エリアを選択：対照的に は、customi

python tensorflow neural-network conv-neural-network convolution 2017-12-25

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テンソルフローで2つの行列を畳み込む最良の方法は何ですか？

と仮定 A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B = [[1,2,1],[2,1,1],[1,1,2]] kernel_size = 2 * 2、ストライド= 1で畳み込む後、出力我々は、のすべての2×2部分 間の畳み込み演算を適用する必要が [[18,18],[28,37]] なければなりませんBの2 * 2部分ごとに。 テンソルフローを使用してこの操作を

python tensorflow machine-learning deep-learning convolution 2017-12-27

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Tensorflowを使用したCNNモデル

Tensorflowで畳み込みニューラルネットワークモデルを構築して文字認識を行っています。私のモデルには2つのコンバージョン・レイヤーと2つの完全に接続されたレイヤーがあります。トレーニング用の78K画像とテスト用13K画像があります。モデルを実行すると、テストセットで約92.xx％の精度が得られます。私がTensorboardで精度と損失曲線を視覚化したとき。私はの垂直線を得ましたが、私はなぜ

tensorflow machine-learning convolution tensorboard 2017-12-29

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畳み込みのためのcudaカーネルの書き方は？

私は完全にcudaで新しく、入力行列、畳み込み（またはフィルタ）と出力行列を与えられた畳み込みを計算するcudaカーネルを作成したいと思います。 注：キューの各スレッドが出力行列の1つの値を計算するようにします。 どうすればいいですか？

cuda nvidia gpgpu convolution 2017-11-20

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KerasのConv2DとConvolution2Dの違い

Tensorflowにはすでに回答があります。 問題は、 私のIDEで Conv2Dはクラス ですが、Convolution2Dは変数ですか？ keras source codeから

machine-learning neural-network keras convolution keras-layer 2017-11-21

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フィルタが1つのディメンションを移動しないコンバレイヤを作成する方法

別の言い方をすれば、フィルタを1つのディメンションに渡ってイメージをカバーし、他の方向にのみ移動することができます。 (h, w)という形の入力がある場合（バッチサイズと入力チャンネルの数を無視して）、形状が(x, w)のx<hのフィルタが必要です。形状が(x, w)のフィルタを作成し、埋め込みを'VALID'とすることが正しいことでしょうか（アイデアVALIDは、フィルタが幅方向の画像にフィット

python tensorflow convolution 2017-11-22

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テキスト分類におけるCNNモデルの入力の可変サイズ？

私はこのpaperに基づいてテキスト分類のCNNモデルを実装しました。 CNNは固定サイズの文章しか扱えないので、私はデータセットの文の最大長として入力のサイズを設定し、短い文はゼロを埋めます。しかし、私の理解のために、入力文がどれくらい長くても、最大プール戦略は常に各フィルタマップに対して1つの値しか抽出しません。したがって、入力文のサイズが長くても短くても問題はありません。なぜなら、フィルタが

tensorflow nlp convolution text-classification 2017-11-27

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