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データクラスタリングによるニューラルネットワークの畳み込みフィルタ設計

畳み込みニューラルネットワークのフィルタは、生データ（またはそれ以前のレイヤ）の特徴を抽出するため、バックプロパゲーションによる教師なし学習によってそれらを設計することは完全に意味があります。しかし、私は入力データサンプルの監督されていないクラスタリングによってフィルタが見つかるいくつかの論文を見てきました。クラスターセンターがフィーチャー抽出のための良いフィルターと見なされる方法は、私には奇妙に

deep-learning cluster-analysis 2017-12-08

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Tensorflow：「tf.get_default_session（） `、SESの後に= tf.Session（）なし

ではありません私はtf.get_default_session()は常にNoneタイプを返す理由を把握しようとしていた：default = tf.get_default_session()がNoneである理由私にはわからない import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() init=tf.global_variables_initialize

python machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-08

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TensorFlowで復元されたCNNモデルの重みと偏りを修正する

最近TensorFlow（TF）の使用を開始しました。私はいくつかの助けが必要な問題に遭遇しました。基本的には、事前に訓練されたモデルを復元しました。その精度を再テストする前に、レイヤの1つのウェイトとバイアスを変更する必要があります。今、私の問題は次のとおりです： TFのassignメソッドを使用して重みと偏りを変更するにはどうすればよいですか？ TFで復元されたモデルの重みを修正することも可能

python machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-09

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テンソルのバッチから個々のテンソルを抽出する方法は？

ガイダンスマップ（this研究論文に続いて）を使用して、双方向グリッドをアップサンプリングしようとしています。 I 3つの入力を受け取り、アップサンプリングされた画像を提供するKeras層を作成した：形状の BilateralGrids（なし、16、16、96） 形状のGuidanceMaps（なし、256、 256） ここ形状のInputImages（なし、256、256、3） は、 'なし'

tensorflow deep-learning keras 2017-12-10

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pytorchをwindowsにインストールするには？

私はWindowsにpytorchをインストールしようとしていますが、そこには利用できるものの、エラーが表示されています。 condaは-c peterjc123 pytorch = 0.1.12

windows deep-learning pytorch 2017-12-11

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コンストラクタ関数で定義されたself.scale変数の定数はありますか？

私は、ラザニアの機能の操作メカニズムを知らない。以下のコードは です。 class WScaleLayer(lasagne.layers.Layer): def __init__(self, incoming, **kwargs): super(WScaleLayer, self).__init__(incoming, **kwargs) W = incoming

deep-learning theano lasagne 2017-12-11

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EstimatorとDataset APIで訓練された保存モデルを使用して予測を行う方法はありますか？

tf.estimatorとtf.data.TFRecordDatasetを使用して、model_fnのモデルを定義し、input_fn関数に入力して、cnnモデルを訓練しました。また、one-shot iteratorを使用して一度に1つのバッチの例を取得します。 私はモデルファイル（ckpt、メタ、インデックス）をディレクトリに訓練しました。私がやりたいことは、訓練されたモデルに基づいて画像のラ

python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow-estimator 2017-12-12

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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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Tensorflow Estimator：別のスクリプトでpredict（）関数を使用する

tf.Estimatorを使用してモデルを訓練し、評価しました。ここで、約83-85％の列車/評価精度に達しました。ここでは、Estimatorクラスのpredict（）関数呼び出しを使用して別のデータセットでモデルをテストしたいと思います。私は別のスクリプトでこれを行うことをお勧めします。 私はthisにあります。私はSavedModelとしてエクスポートする必要があると言いますが、これは本当に

python validation tensorflow deep-learning tensorflow-estimator 2017-12-12

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