convolution

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私はDEEP MNIST Expertチュートリアルに基づいて7層の畳み込みネットワークを構築しました。私は2つ以上の畳み込みレイヤーを追加しました。すべて正常に動作しますが、完全に接続されたレイヤーに1024 x 10アレイを直接入力して、畳み込みレイヤーを回避しようとします。ネットワーク全体を再構築せずにこれを行う方法はありますか？

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Tensorflow：学習可能な変数マスキング

私は、カーネルの重みの一部を理解できないようにする畳み込みニューラルネットに取り組んでいます。 tf.nn.conv2d（x、W）は、訓練可能な変数Wを重みとして取り入れます。どのように私はWの要素のいくつかを無差別にすることができますか？

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Tensorflowモデルのハイパーパラメータチューニング

私はモデルのハイパーパラメータを最適化するために以前はScikit-learnのGridSearchCVを使用しましたが、Tensorflowのハイパーパラメータを最適化するための同様のツールが存在するかどうかは疑問でした（例えば、エポック数、ウィンドウのサイズなど）もしそうでなければ、効果的にすべての組み合わせを実行するスニペットを実装するにはどうすればよいですか？

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variational autoencoderの実装

私はpythonとtensorflowを使用して変種オートエンコーダを実装しようとしています。私はインターネット上で様々な実装を見てきました。私は、私が見つけた様々な部分を使って私自身のものを作り出し、私の特定の事例でそれらを動作させました。私はここでオートエンコーダと結論付けている：私は含まオートエンコーダ有する my autoncoder on git 手短に言えば： 1）2つの畳み込み層を

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ディープニューラルネットの構造を設計するとき、なぜ数字が256,512,32,16などであるのですか？

レイヤー内のノードの数が2の累乗であるというハードウェアの理由はありますか？

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conv2dの任意のフィルタ（長方形とは対照的に）

2d画像で構成されるデータサンプルに畳み込みレイヤを使用します。フィルタの形状の1つの選択肢は1x2であり、隣接する2つのピクセルの1x2連続ブロックに作用する。 2ピクセルにも作用するフィルタを使用したいが、ピクセルはそれらの間に別のピクセルで区切られている場合はどうすればよいですか？ニューラルネットワークにおける畳み込みのためのそのようなフィルタを符号化することは可能ですか？

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1×2カーネルの2×2行列で畳み込みを行うテンソルフローを取得するにはどうすればよいですか？

私は次の行列持っている：私は1行によって無パディングとスライドとの畳み込みを行う場合、私は以下を取得する必要があります：と、次のカーネルを答え：ので：tf.nn.conv2dのドキュメントをベースに、私はこのコードは、私はちょうど、上記のものを表して考えた： import tensorflow as tf input_batch = tf.constant([ [

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アイリスデータセット（マルチレベル）の分類のためのCNN（Tensorflow）

各レコードが1つのイメージ（行列形式で表現する - 28x28と1つの色の1つのチャネル）であるMNISTデータのCNNの複数の例を見てきました。アイリスの簡単な分類のために - それぞれの記録も行列（1×4となしチャネル）あるCNNは分類アイリスのデータのために適用されます要するに

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可変サイズ画像を持つ2D畳み込みニューラルネットワーク

私は、Theanoバックエンドを使用して、Kerasで畳み込み自動エンコーダを実装しました。私は、異なるサイズの画像を扱おうとするアプローチを変えています。私がnumpyのstack関数を使ってデータセット（等しいサイズの画像）を構築する限り、私は金色です。しかし、異なるサイズの画像ではstackを使用できず、fitではnumpyの配列が必要です。そこで、サイズチェックを避けるためにfit_gen

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CNTK Convolution1d

私は def create_model(hidden_dim, output_dim): nn=C.layers.Sequential([ C.layers.Embedding(shape=50,name='embedding'), C.layers.Convolution1D((40,),num_filters=5, activation=C.ops.relu),