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私はKerasのXOR問題のための簡単な分類子を実装しようとしています。ここでは、コードは次のようになります。 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD import numpy

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Keras + IndexError

私はケラスにとって非常に新しいです。 NLPタスクのバイナリクラシファイアを構築しようとしています。（私のコードは、IMDBの例から動機付けられている - https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py）以下私のコードスニペットです： max_features = 30 maxlen = 30 batch

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Ipython NotebookでGPUを使用することはできますか？

OS：Ubuntuの14.04LTS 言語：Pythonのアナコンダ2.7（keras、theano） GPU：GTX980Ti CUDA：CUDA 7.5私は私のGPU（GTX980Ti）を使用してIPythonノートブックにkerasにPythonコードを実行したいですしかし、私はそれを見つけることができません。以下のコードをテストしたいと思います。私はUbuntuの端末への上でそれを実

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ケラスの損失関数としてAUCを追加

誰もケアがテアノを使用してカスタムAUC損失関数を書くことに運があったのですか？ドキュメントはここにある：http://keras.io/objectives/ サンプル・コードはここにある：私は（本当にsklearnのラッパーである）pylearn2での実装は、ありましたが、ポートにこれを使用することができませんでしたhttps://github.com/fchollet/keras/blob

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ニューラルネットワークのケラス負荷重み/予測時の誤差

私はニューラルネットワークを作成するためにKerasライブラリを使用しています。トレーニングデータをロードし、ネットワークを初期化し、ニューラルネットワークの重みを「適合」させるために、iPython Notebookがあります。最後に、save_weights（）メソッドを使用してウェイトを保存します。コードは以下の通りです：次に from keras.models import Seque

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Keras GRU NNフィット時のKeyError：「インデックスにない」

GRUモデルをトレーニングデータに適合させる際に、現在問題が発生しています。はStackOverflowの上で簡単に見た後、私は私の問題に非常に似ているように、この記事を見つけました： Simplest Lstm training with Keras io 私自身のモデルは以下の通りである： nn = Sequential() nn.add(Embedding(input_size, hid

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"g ++ not detected"データセットが大きくなると、GPUのマトリックスサイズに制限はありますか？

私は大きな3Dテンソルと言語モデルのためのRNNを訓練するためにKerasを使用してこのメッセージが表示されました（テキストから生成され、1つのホットエンコード、および25、165717（の形状をもたらし、7631））： WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute o

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Kerasモデルの標準出力は何を意味しますか？ケラスの時代と喪失は何ですか？

私はKerasを使って最初のモデルを作成しましたが、これが出力です。 Keras人工ニューラルネットワークを構築した後に得られる標準出力のようです。ドキュメンテーションを見た後でさえ、私はエポックが何であるか、出力に何が失われているかを完全に理解していません。ケラスのエポックとロスとは何ですか？（私はおそらく非常に基本的な質問ですが、私はその答えをオンラインで見つけることができなかったと思いま

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Kerasでカスタム目的関数を作成するには？

あなたがあなた自身の目的関数を作成する方法があり、多くの目的関数は Keras here.である。しかし、私は非常に基本的な目的関数を作成しようとしましたが、それはエラーを与え、私はの大きさを知る方法はありません実行時に関数に渡されるパラメーター。 def loss(y_true,y_pred): loss = T.vector('float64') for i in rang