neural-network

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ニューラルネットワーク：トレーニングには使用されるが、新しいデータを予測するための特別な機能はありません。

サッカーゲームに勝つ人を予測するためにニューラルネットワークを使いたいと思います。私はいくつかの機能（チームのようなもの、チームの物理的な形状など）と出力を持って、どのチームが勝ったのか（もしかしたら死ぬのか）を知っています。 私のトレーニングでは、チームが得点したゴール数などの機能を追加したいと考えています。問題は、将来のゲームの最終結果を予測する際にこれらの機能を含めることができなくなることで

python neural-network keras recurrent-neural-network 2017-12-28

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入力形状エラーresnet kerasでデータを訓練する

CNNでデータを訓練しようとしています。 x_train.shape (67197, 99, 81, 1) y_train.shape (67197, 12) と import keras import keras_resnet.models input_shape = (98,81,1) nclass = 12 x = keras.layer

neural-network keras conv-neural-network resnet 2017-12-29

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多次元入出力を使用してKerasモデルを構築するにはどうすればよいですか？

私はニューラルネットワークを構築して曲を作ります。私は1曲1行からのすべてのノートを持って一つのファイルには、1つの音符に対応しています 0 0 0.05511 0.78740 0 0 0.07874 0.50393 0 0 0.71653 1 0 0 0.50393 0 .. .. .. .. 私は、ニューラルネットワークに10最初のノートにを与えたいと私はそれが次のノートを与えたい

python multidimensional-array machine-learning neural-network keras 2017-12-29

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なぜこのニューラルネットワークは何も学習しませんか？

私はTensorFlowを学んでおり、TensorFlowの初心者のためのMNISTで説明されているような単純なニューラルネットワークを実装していました。ここにはlinkがあります。予想通り、精度は約80〜90％でした。 次に、ConvNetを使用しているエキスパートのためのMNISTでした。それを実装する代わりに、私は初心者の部分を改善することに決めました。私はNeural Netsについて知っ

python tensorflow machine-learning neural-network deep-learning 2017-12-29

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pythonを使ったバックプロパゲーション/ numpy - ニューラルネットワークの重みとバイアス行列の導関数を計算する

私は、さまざまなリソースを使ってすべての部分をまとめて、Pythonでニューラルネットワークモデルを開発しています。すべてが機能していますが、数学のいくつかについて質問があります。モデルにはさまざまな隠れ層があり、最後に隠されたレイヤーを除くすべての隠しレイヤーに対してreluを使用します。これはシグモイドを使用します。 コスト関数は：ALが最後シグモイド活性化後確率予測をある def calc_

numpy neural-network backpropagation calculus 2017-12-30

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テキスト分類でWEKAのMultilayerPerceptronを使用した出力が正しくない

私はデータを分類するためにMultilayerPerceptronニューラルネットワークを使用しようとしています。しかし、どのような設定を試しても、私はいつも50％の正しい結果しか得られていないようです。私は、他の分類子が同じデータセットを使用してより信憑性の高い結果を提供するように見えることを確認することができます。 私のデータは 'string、nominal'の形式です。 前処理についてもう

java neural-network deep-learning weka 2017-12-30

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Keras - model.predict（画像）[0]

私は以下の文に出くわしたと何[0]は意味のわからなかった：だから model.predict(image)[0] は、私が一度上記のステートメントのためにプリントアウトしました[0]と[0]と一度せずに、次のように： print model.predict(image) [[ 0.99335432 0.00664574]] print model.predict(image)[0]

python neural-network deep-learning keras predict 2017-12-31

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各タイムステップで可変長出力のコストを計算します。

LSTMセルとTensorflowを使用してテキスト生成ニューラルネットワークを作成しようとしています。私は時間主形式[time_steps、batch_size、input_size]で文章をネットワーク上で訓練しています。シーケンスの次の単語を予測するために、各時間ステップを欲しいと思います。シーケンスはタイムステップまで空の値で埋められ、別のプレースホルダにはバッチ内の各シーケンスの長さが含

python tensorflow machine-learning neural-network recurrent-neural-network 2017-12-31

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LSTM NNの入出力データはどのような形状にする必要がありますか？

LSTMレイヤを持つNNのデータを作成する方法に問題があります。私は多くのファイルが何百もの行を含んでいます。 各ファイルは曲を表しますと各行は4つの値のノートを表します。 NNがノートをと読んで、10音符の系列のシーケンスを読んで、それらから次の音符を予測できるようにします。必要な場合は、1曲あたり5000音符の音符数に修正することができます。 は、入力データと出力データに必要なものと、最初のL

python multidimensional-array neural-network keras recurrent-neural-network 2017-12-31

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ニューラルネットワークの損失が減少しても精度は向上しませんか？

私は、1つの隠れ層とシグモイド活性化関数を持つニューラルネットワークのためのバッチベースの逆伝搬アルゴリズムを実装します。出力レイヤーはワンホットSigmoidレイヤーです。第1層のネットはz1である。適用S字状の後はa1になります。同様に、2番目の層にはz2とa2があります。 x, y = train_data, train_target for i in range(0, num_passe

python neural-network classification backpropagation perceptron 2017-12-31

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