lasagne

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Lasagne/nolearn autoencoder - 隠れ層の出力を取得する方法？

私はlasagne/nolearnを使ってオートエンコーダーを訓練しました。ネットワーク層が[500,100,100,500]であると仮定する。 net.predict(X, layer=2) ので、私は私のデータの抑制表現を取得します：私は、次のような何かをしたい net.fit(X, X) ：私はそうのようなニューラルネットを訓練してきました。したがって、私の初期データの形状が[100

python neural-network lasagne autoencoder nolearn 2015-11-20

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バックプロパゲーション中にTheano gradientsを（選択的に）反転できますか？

私はLasagne/Theanoフレームワークの最近の論文 "Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation"で提案されているアーキテクチャを利用したいと考えています。底部に沿って （矢印： それは少し珍しいなり、この論文についての事は、それが「勾配反転層」、反転バックプロパゲーションの間に勾配を組み込むことです勾配が反転した逆伝播である）。 著

neural-network theano backpropagation lasagne 2015-11-23

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Theano次元誤差 - ターゲット次元

私はlasagneのConv3DDNNLayerを使用しています。入力次元は（N x 1 x 9 x 9 x 9）です。各9x9x9キューブは分類対象のサンプルです。 したがって、（N×1）のターゲットディメンションがあり、各エントリはキューブに対応しています。これにより、エラーが発生しています。 Bad input argument to theano function with name "C

python numpy theano lasagne 2016-03-22

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事前にトレーニングしたカフェモデルをラザニアにロードしますか？

Long-term Recurrent Convolutional Networks紙を再現しようとしています。 私はtheanoで使用したいと思う事前トレーニングされたカフェモデルを持っています。 私はこのファイルに.caffemodel、prototxtを持っています。 私はlasagne exampleを使って、カフェウェイトをカフェモデルにロードしました。 これはcode I usedです

python machine-learning caffe lasagne 2016-03-23

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