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tensorflowでtf.nn.creluを使用するには？

私は単純なニューラルネットワークで異なる起動機能を試しています。 tf.nn.relu、tf.nn.sigmoidを使用しても問題ありません。ネットワークが行うべきことを行います。 しかし、私がtf.nn.creluを使用している場合は、寸法誤差があります。 [max, min]のようなものが返され、幅の寸法が2倍大きくなります。 私は何をしなければなりませんか？次の重みと偏りをcreluの出力に

machine-learning tensorflow computer-vision activation-function 2017-12-08

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Tensorflow：「tf.get_default_session（） `、SESの後に= tf.Session（）なし

ではありません私はtf.get_default_session()は常にNoneタイプを返す理由を把握しようとしていた：default = tf.get_default_session()がNoneである理由私にはわからない import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() init=tf.global_variables_initialize

python machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-08

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spark_sklearn GridSearchCV __init__がパラメータエラーで失敗しました

spark_sklearn.GridSearchCVを使用しようとしましたが、のパラメータエラーが発生しました。 TypeError: __init__() takes at least 4 arguments (4 given) これはコードです： from spark_sklearn import GridSearchCV gsearch2 = GridSearchCV(estimat

python apache-spark machine-learning scikit-learn 2017-12-08

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TensorFlowで復元されたCNNモデルの重みと偏りを修正する

最近TensorFlow（TF）の使用を開始しました。私はいくつかの助けが必要な問題に遭遇しました。基本的には、事前に訓練されたモデルを復元しました。その精度を再テストする前に、レイヤの1つのウェイトとバイアスを変更する必要があります。今、私の問題は次のとおりです： TFのassignメソッドを使用して重みと偏りを変更するにはどうすればよいですか？ TFで復元されたモデルの重みを修正することも可能

python machine-learning tensorflow deep-learning 2017-12-09

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Keras：シェイプ（14,1）からシェイプ（14,1）に入力配列をブロードキャストできませんでした。

Windows 10ではTensorflowでKerasを使用しています。アダルトデータセットのマスキン学習モデルを作成しようとしています（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult） 。 まず私はワンホットエンコーディングをやっているし、私は私のモデルを訓練しようとしているが、私は得る： 「とValueError：形状に形状（14,1）からの入力配

python machine-learning tensorflow keras 2017-12-09

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機械学習によるプラントのマッピング

数値入力に基づいて特定の数値出力を行うプラントのデータセットがあります。データセットには、入力値と出力値が15年ごとに数年間格納されます。 ソフトウェアのシステムの物理的特性をモデル化するには高価すぎるので、システムとして動作する機械学習モデルを作成したいと思います。入力を入力するとき、モデルは出力を提供する必要があります。 解決策として、私はフィードフォワードニューラルネットワークをテストしまし

machine-learning neural-network 2017-12-09

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Catboost：l2_leaf_regの妥当な値は何ですか？

大規模データセット（〜1M行、500列）でcatboostを実行すると、 トレーニングが停止しました（反復回数0の解、おそらく小さすぎる12正則化、それを増やしてみてください）。 L2正規化値はどのようになるはずですか？それは、yの平均値、変数の数、ツリーの深さに関連していますか？ ありがとうございます！

machine-learning boosting catboost 2017-12-09

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勾配降下によるバックプロパゲーションは、各フォワードパス後のエラーを表します

ニューラルネットワークのマルチレイヤパーセプトロンでは、確率的勾配（SGD）と勾配降下（GD）の主な違いは、トレーニング中。つまり、SGDは順方向パスを実行するために1つのサンプルを繰り返し選択し、続いて順方向パスでサンプル全体が計算された後にのみバックプロパゲーションが開始されるGDとは反対に、逆方向移動を行って重みを調整します。 私の質問は以下のとおりです。 はグラデーションディセント（あるい

machine-learning scikit-learn neural-network gradient-descent loss-function 2017-12-09

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層別化を実行するときにカテゴリの割合を維持する必要がありますか？

私は、感情によって分類された30,000のフレーズを持っています。 私はNaive Bayesを使用します。 ここに比率（感情 - >フレーズ数）があります。 anger 98 boredom 157 empty 659 enthusiasm 522 fun 1088 happiness 2986 hate 1187 love 2068 neutral

pandas machine-learning scikit-learn nltk naivebayes 2017-12-09

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再帰的特徴除去（RFE）から最適な特徴を抽出する

私は、124の特徴を持つカテゴリと数値のデータからなるデータセットを持っています。その次元を減らすために、私は無関係の特徴を取り除きたい。しかし、私は1つのホットとして、私はクロスバリデーションと再帰的な特徴の排除を実行することができ、結果のデータでは391 In[16]: X_train.columns Out[16]: Index([u'port_7', u'port_9', u'por

python-2.7 machine-learning scikit-learn feature-selection rfe 2017-12-09

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