keras-layer

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Kerasカスタムレイヤーが異常な結果をもたらす

Kerasカスタムレイヤーの仕組みを理解しようとしていました。スカラーの入力を受け取り、それを被乗数で乗算する乗算層を作成しようとしています。ランダムなデータを生成し、被乗数を知りたい。私は10の数字で試してみると、うまく動作します。しかし、私が20の数字で試してみると、その損失は爆発するだけです。 from keras import backend as K from keras.engine

keras keras-layer 2017-10-27

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ケラス（lstm） - return_sequences = Trueを使用する場合に必要な形状

私はLSTMネットワークをsin関数に適合させようとしています。現在、私がKerasを理解する限り、私のコードは次の値を予測するだけです。このリンクによれば、Many to one and many to many LSTM examples in Kerasは多対1モデルです。しかし、私の目標は、多対多のモデルを実装することです。基本的に、私は10の値を与えられた時間に予測することができるように

keras lstm keras-layer 2017-11-12

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レイヤ間のカスタム接続Keras

kerasをPythonで使用してレイヤ間のニューラルネットワークの接続を手動で定義したいと思います。デフォルトでは、ニューロンのすべてのペアが接続されます。私は下の図のように接続する必要があります。私はKerasで行うことができますどのように ？

python neural-network keras keras-layer 2017-11-13

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Python Keras：レイヤーは入力と全く同じものを出力します

私はKerasを使ってネットワークを構築しています。このプロセスでは、LSTM入力を受け取り、何もせず、入力とまったく同じ結果を出力するレイヤーが必要です。 LSTMの各入力レコードは[[A_t1、A_t2、A_t3、A_t4、A_t5は、A_t6]]、私はレイヤーを探していているようならば、すなわち： model.add(SomeIdentityLayer(x)) SomeIdentityL

tensorflow keras lstm keras-layer keras-2 2017-11-15

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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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Kerasでの後方伝播？

Kerasでバックプロパゲーションがどのように行われるのですか？私はそれがTorchとCaffeの複合施設では本当に簡単だと読んでいますが、Kerasでそれをすることについて何も見つけることはできません。私はKeras（非常に初心者）で自分のレイヤーを実装しており、逆方向伝播を行う方法を知りたいと思っています。 ありがとうございました

python deep-learning keras keras-layer 2017-11-21

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1D畳み込みレイヤは可変シーケンス長をサポートしますか？

私はKerasを使用してCNNに入力として使用している一連の処理済みオーディオファイルを持っています。 Keras 1D畳み込みレイヤは可変長シーケンスをサポートしていますか？ Kerasのドキュメントはこれを不明瞭にしています。 128次元のベクトルの可変長配列の場合、それはあなたが使用することができます言及ドキュメントの最上部（なし、128）で https://keras.io/layers/

keras keras-layer 2017-11-30

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Keras：model.fit_generatorを使用したマルチ出力モデル用ジェネレータの使用

ケラスでは、私は深く監視された畳み込みネットワークを設計しました。正確には、9つの出力レイヤーを持っています。 Keras: How to use fit_generator with multiple outputs of different type https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/： yield(X, {'conv1

python python-3.x deep-learning keras keras-layer 2017-12-01

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プール層と先行畳み込み層の深さは同じでなければなりません。しかし、それは同じではありませんが、親切に私は解決策に

model = Sequential() model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=input_shape)) model.add(keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, filtersize, strides=(1, 1), padding='valid', data_format="chan

python deep-learning keras data-science keras-layer 2017-12-03

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ケラスLSTM入力 - 放物線の軌跡を予測する

ボールの軌道が落ちることを予測したい。その軌道は放物線である。私は、LSTMがこれには多すぎるかもしれないことを知っています（つまり、単純な方法で十分です）。 私は2つのLSTMレイヤーと最後に密なレイヤーでこれを行うことができると思いました。 私が望む最終結果は、モデル3の高さh0、h1、h2を与え、h3を予測させることです。次に、h1、h2、h4を予測するために前に出力したh3などを与えたいと

deep-learning keras lstm recurrent-neural-network keras-layer 2017-11-02

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