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Tensorflow。 ValueError：2つの構造に同じ数の要素がありません

raw_rnnを使用してエンコーダlstmを実装するための私の現在のコードです。この質問は私が以前に尋ねた別の質問（Tensorflow raw_rnn retrieve tensor of shape BATCH x DIM from embedding matrix）にも関連しています。 私は、次のコードを実行すると、私は次のエラーを取得する： ValueError: The two stru

python machine-learning tensorflow nlp lstm 2017-12-15

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TSNE（python）のrandom_Stateパラメータを選択

私は2つの質問があります。私はbh_sneライブラリで私のデータをプロットしようとしていますが、このアルゴリズムの性質はそれぞれの実行で乱数に基づいています。私は毎回同じ結果を得たいと思っています。 random_stateが役に立ちそうです。 しかし、別の整数をrandom_stateにすることで、正確に何を意味するのか分かりません。私は私の機能にとなし以外の任意の値を与えることによって、このパ

python machine-learning 2017-12-15

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クラスファイヤーテンソルの確率を予測する

ねえ、私はテンソルフローがかなり新しいです。基本的に0/1に分類される分類モデルを構築しています。出力が1になる確率を予測する方法はありますか？ここでpredict_probaを使用できますか？それは広くtflearn.dnnで使用されていますが、私の場合はそれを行うための参照を見つけることができません。ここで def main(): train_x,test_x,train_y,tes

machine-learning tensorflow classification 2017-12-16

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ValueError：target：expected model_2がshape（None、252、252、1）を持っているが、形状（300,128,128,3）の配列を持っているとエラーが発生しました

こんにちは私は1クラス分類用の画像分類器を構築していますValueError：ターゲットを確認する際にエラーが発生しました：model_2にshape（None、252、252、1）が含まれていると予想されますが、配列には次のようなものがあります。形状（300、128、128、3）。） num_of_samples = img_data.shape[0] labels = np.ones((nu

python image-processing machine-learning keras autoencoder 2017-12-16

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python - Kerasで予測しようとするときにnanを返す

学校プロジェクトでは、kerasフレームワークを使用してデータを予測しようとしていますが、予測データを取得しようとすると 'nan' ソースコード： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=5) # create model model = Sequential

python machine-learning keras 2017-12-16

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怠惰な畳み込みニューラルネットワークを防ぐには？

遅延畳み込みニューラルネットワークを防止する方法は？私はKERASでトレーニングした後、「怠惰なCNN」で終わります。入力が何であれ、出力は一定です。問題は何だと思いますか？ 私はNVIDIAのセルフドライブカーのエンドツーエンドラーニングの実験を繰り返そうとしますthe paper。絶対に、私は本当の車を持っていませんが、Udacityのsimulatorです。シミュレータは、車の前景に関する図

machine-learning computer-vision keras conv-neural-network robotics 2017-12-16

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機械学習 - 機能の選択または寸法の削減？

私はまだ機械学習のこの領域を探求していますが、フィーチャの選択と次元の削減の違いは何ですか、フィーチャの選択や次元の削減を行うときの概念を把握するのは難しいことです。 約40個のフィーチャを持つデータセットがあると仮定して、次元メンテナンスリダクションのみを実行するか、フィーチャ選択を単独で実行するのがよいでしょうか？あるいは、両方のアプローチのハイブリッドが存在するか（すなわち、最初にフィーチャ

machine-learning artificial-intelligence feature-selection dimensionality-reduction 2017-12-16

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ニューラルネットワークの出力でチェスの合法性のようなルールを適用するにはどうすればよいですか？

チェスルールのようなルールをニューラルネットワークに適用すると、ネットワークは無効な移動を予測/訓練しません。

machine-learning tensorflow neural-network keras lstm 2017-12-16

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パンダの複数の列にラベルをエンコードする

現在、私はタイタニックのデータセットに取り組んでいます。それは4-5の非数値列で構成されています。 sklearn.LabelEncoderクラスを適用して、これらの非数値列のエンコードされた値を取得します。私は間違いなく、このメソッドを1つずつ各列に適用できます。しかし、このようなコラムが20-30本以上あると、仕事は面倒になるでしょう。私はそのような非数値列の名前を知っているので、簡単な方法で

python machine-learning scikit-learn dataset sklearn-pandas 2017-12-17

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Sklearn単変量選択タイプエラー

Iは因子AとBはC df = df[['A','B','C']] print (df.head()) print (df.tail()) from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 names = ['A','B'] for n in ra

machine-learning scikit-learn 2017-12-17

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