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    畳み込みニューラルネットワーク入力に追加値を追加する？

    私は、畳み込みニューラルネットワークモデルに入力したい画像のデータセットを持っていますが、これらの各画像には、その画像に関連するオブジェクトからの距離または距離があります。 CNNモデルの追加のコンテキストとしてこの範囲を入力します。 この追加情報を提供することは何らかの利益をもたらすものですか？それは意味をなさないでしょうか？ケラスでそれは実現可能ですか？ ありがとうございます！
    machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-14

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    列車と試験データのLabelEncoding個別に

    データセットでは、数値以外の値を扱うためのラベルエンコーディングが必要でした。しかし、列車と試験データには相互に関連しない値がいくつかあります。期待どおり、このエラーには「yに新しいラベルが含まれています：」と表示されます。この問題を解決し、エンコードをラベル付けするにはどうすればよいですか？
    python pandas numpy machine-learning data-science 2017-12-14

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    python正規の奇妙な動作

    私は、一連のサウンドサンプルに基づいてトレーニングをしようとしています。正のサンプルを正規化することによって、負のサンプルをより広範にしたいと思います。 これは私のコードである： for sound in dogbarks: expandedsound = audio_to_metadata(sound) preprocessed_dogbarks.append(expande
    python machine-learning scipy 2017-12-14

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    TensorflowマルチGPU MNISTクラシファイア：低精度

    Tensorflowに複数のGPU MNISTクラシファイアが付いています。コードはエラーなく実行されますが、精度は非常に悪いです（30％）。私はTensorflowを初めて使うので、どこに問題があるのか​​分かりません。 GPU：2x GTX 1080 Ti。 複数のGPU用のチュートリアルがいくつか見つかりましたが、コードを実行するのは難しいです。このため、私はMNIST CNNクラシファイア
    machine-learning tensorflow neural-network classification conv-neural-network 2017-12-15

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    インデックス11513は軸0のサイズが10000の範囲外です

    私は単純なMNISTの例を練習していますが、タイトルのようなエラーが発生し、インデックス11513が何を意味するのか分かりません。 以下は完全なコードです。 np.random.seed(3) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_val = x_train[50000:] y_val = y_train[5
    python matplotlib machine-learning mnist 2017-12-15

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    はイメージでSVMをトレーニングと予測あなたの助けのための

    感謝を作る... 私は正常トラフィックの移動動画に車を検出し、そのしばらく前にいくつかのコードを書きました。そのコードの出力とこのコードの最終的な入力を150x200サイズの車両イメージとみなしてみましょう。 私が実装しようとしているのは、それらの車を取り、セダンとSUVの間でそれらを分類できるSVMです。 （セダンとSUVだけがあると仮定します）。 https://docs.opencv.org
    c++ opencv machine-learning svm 2017-12-15

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    MLP（ReLu）は少数の反復で学習を停止します。テンソルフロー

    2レイヤーMLP（Relu）+ Softmax テンソルフローは、20回の反復後、ウェイトまたはバイアスの更新を中止し、停止します。 私は当初、私のReLuが死ぬところだと思っていたので、ヒストグラムを表示して、どこにも0がないことを確認しました。 繰り返し回数が少なくても変化が止まり、クロスエントロピーがまだ高いです。 ReLu、Sigmoid、tanhと同じ結果が得られます。 Gradient
    python machine-learning tensorflow neural-network 2017-12-15

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    テンソルフローのtfprofは理論上のFLOPSを出力しますか？

    マシン学習アルゴリズムをプロファイルするためにtfprofを使用しました。これはサンプル出力です ==================モデル分析レポート==================== ノード名| （ -/3163.86bプ） InceptionResnetV2/InceptionResnetV2/Mixed_6a/Branch_1/Conv2d_0b_3x3 /畳み込み（173.41b/
    machine-learning tensorflow profiling flops 2017-12-15

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    Tensorflow raw_rnnテンソルの形状を取得埋め込み行列からBATCH x DIMを取得

    エンコーダの各ステップでカスタム計算を行う必要があるエンコーダ/デコーダlstmを実装しています。したがって、私はraw_rnnを使用しています。しかし、私は時間ステップtimeでBatch x Time steps x Embedding dimensionalityという形になっている埋め込みから要素にアクセスする際に問題に直面しています。ここで は私の設定です： import tensorf
    python machine-learning tensorflow nlp lstm 2017-12-15

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    RNN出力とルールベース出力の違いは何ですか？

    私は機械学習の新人です。私はfollowing this tutorialです。私はLSTMとRNNについて読んでいます。私は、チュートリアルが提供するコードを使用して、それを実行し、それがトレーニングを完了し、今私はテストのために、いくつかの文字列を与えた： Training data is this : 出力は次のようになります。 Iter= 20000, Average Loss= 0.53
    machine-learning tensorflow deep-learning artificial-intelligence lstm 2017-12-15
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