lasagne

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私はnolearnで作業し、複数の入力を結合するためにConcatLayerを使用しようとしています。すべての入力が同じタイプと形状を持つ限り、素晴らしい動作をします。私は最終的に単一のスカラー出力値を生成する3つの異なるタイプの入力を持っています。第一の入力は、第2の入力は、長さ87 のベクトルであり、第三は、単一のスカラー値ある寸法の画像（288,1001）あります私は最初の入力でCo

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ラサグで回帰するための寸法を取得する

-1.0..1.0の範囲の値を出力するネットワークを学習しようとしています。これまでに6つの機能しかなく、すべてが浮動小数点です。私はタイプと形状を整えるのに本当に問題があります。これまでのところ私が持っている： #!/usr/bin/env python3 import lasagne import numpy as np import sys import theano impor

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Kerasを使用した深さ推定

私は、Kerasを使用して画像の深度を推定するために畳み込みネットを設計しようとしています。私は3x120x160の形のRGB入力イメージを持っていて、1x120x160の形のグレースケール出力の深さマップを持っています。私は、各レイヤーの深さが成長するVGGのようなアーキテクチャを使用しようとしましたが、最終レイヤーを設計したいときには固まってしまいます。 Denseレイヤーを使用するのは高

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lasagne.layers.DenseLayer： "__init __（）は少なくとも3つの引数を取る"

私はLasagne + Theanoを使ってResNetを作成しており、DenseLayerの使用に苦しんでいます。私がhttp://lasagne.readthedocs.io/en/latest/modules/layers/dense.htmlの例を使用すると、それは動作します。 l_in = InputLayer((100, 20)) l1 = DenseLayer(l_in, num_

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ニューラルネットワーク回帰予測のカットオフ

コンテキスト：私は、それぞれに2つの関連する確率値を持つ一連のドキュメントを持っています：クラスAに属する確率またはクラスBに属する確率です。クラスは相互に排他的です。確率は1になる。したがって、例えば文書Dは、地面の真理として関連付けられる確率（0.6、0.4）を有する。各文書は、0から1に正規化された用語のtfidfで表されます。私はdoc2vec（正規化された形式-1から1）と他のいくつか

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単純なsin（）関数を近似したラザニア

私は単純なsin関数を近似するために、lasagneとnolearn NeuralNet関数を試しています。結局のところ、ニューラルネットは普遍的な近似値であることが証明されているので、実験的にその事実を示すために単純な非線形関数でラザニアを試したかったのです。 net= NeuralNet( layers=[ ('input', layers.InputLayer), ('h

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Python、Theano - ValueError：入力ディメンションの不一致

私はLasagneのmnist.pyの例に基づいてTheanoにDNNを構築しました。 Iは、これは、損失関数はバイナリクロスエントロピーである from load_dataset import load_dataset from build_DNNs import build_first_auto import sys import os import time import nu

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ニューラルネットワークの出力数を選択する方法

文字の分類に問題があります。私はcharctersをASCI値に変換しました。ニューラルネットワークの出力数の選択方法。それはyTrainの最大値に依存しますか？

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TheanoはCPUに戻ります

Theano 0.9とLasagne 0.1でモデルをトレーニングしており、GPUで実行したいと考えています。次のように私はTHEANO_FLAGS設定しました： THEANO_FLAGS=device=gpu0,force_device=True,floatX=float64 Theanoが、それはしかし、GPU Using gpu device 0: GeForce GTX 980 Ti

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TheanoなどのGPUベースのフレームワークからの深い学習モデルを、Numpyのような一般的な扱いやすいものに変換する

私はPythonでいくつかの深い学習モデルを構築して遊んでいました。友人や家族を見ることができるようにしたいと考えています。残念ながら、私の友人や家族のほとんどは、これらのネットワークを作成する際に必要となる高度なフレームワークをインストールする作業にはほとんど手を付けていません。彼らは現在の状態で私のスクリプトと彼らを実行させることを望む。しかし、もう一度、私はすでにネットを作りました。完成