neural-network

0熱

1答えて

ニューラルネットワークのバックプロパゲーション

私は単純なニューラルネットワークを実装しようとしています。 私は既にそこに利用可能なライブラリがたくさんあることを知っている、それはポイントではありません。 一つの入力層 1つの隠れ層 一つの出力層 出力層がそれぞれ異なるクラスを表す8ニューロンを有する： マイ・ネットワークは、3層を有します。 私はfeedfowardのalgorythmを実装する方法を理解しましたが、私は本当にbackprop

java algorithm machine-learning neural-network backpropagation 2017-12-03

---

0熱

1答えて

Apache Sparkの多層パーセプトロンのネットワークアーキテクチャを選択するためのクロスバリデーションの使用

Apache Sparkの多層パーセプトロンに最適なアーキテクチャを決定しようとしていますが、クロスバリデーションを使用できるかどうかは疑問です。 いくつかのコード： // define layers int[] layers = new int[] {784, 78, 35, 10}; int[] layers2 = new int[] {784, 28, 28, 10}; int[] l

neural-network apache-spark-mllib cross-validation apache-spark-ml 2017-12-04

---

1熱

1答えて

私の畳み込みニューラルネットワークにはいくつの出力ノードが必要ですか？

私は旅客スクリーニングチャレンジをKaggleウェブサイトのクラスプロジェクトに使用しています。 私は、このチュートリアルの畳み込みニューラルネットワークhttps://www.r-bloggers.com/image-recognition-tutorial-in-r-using-deep-convolutional-neural-networks-mxnet-package/を実装しました。こ

neural-network conv-neural-network convolution mxnet softmax 2017-12-04

---

0熱

1答えて

ケラスで継続目標値を予測できますか？

これは私が持っているデータの例です。 dfの長さは1778360です。 検索用語は、検索エンジンで人が入力するクエリです。 CR（コンバージョン率）は連続した数値です。 0から無制限に開始されます。 Search term CR 0 asos french connection lined mac 100 1 hugo boss polo black 50 2 women'

python neural-network deep-learning keras text-classification 2017-12-04

---

0熱

1答えて

テンソルフローを使用した画像分類のCNNモデルのノード数の決定方法は？画像のサイズは178,218です

以下を選択する方法：コンボリューション、ストライド、プール、密接に接続されたレイヤーのフィルタサイズ

tensorflow neural-network conv-neural-network 2017-12-04

---

0熱

1答えて

LSTMネットワークの勾配の爆発

私は自分のlstmニューラルネットワークをvb.netに作成しました。私がlstmネットワークを読んだことから、爆発/消滅勾配の影響を受けることはありません。ただし、しばらくすると、すべてのグラデーションが最大になります。レートの変更は、これが発生するのにかかる時間にのみ影響します。 lstmネットワークで爆発的な勾配を引き起こす可能性のあるものはありますか？ RMSPropを使用して、32から6

vb.net machine-learning neural-network lstm 2017-12-05

---

-1熱

1答えて

CNTKのデータを準備するLSTM

こんにちは私はLSTMネットワークを学ぶために使用される私のデータを準備したいと思います。 私はpandasとnumpyの配列を使用します。 私はcsvファイルは、一日の風向と時間の値といくつかの他の値が含まれていることを df = pd.read_csv("data.csv",....) ように読めるCSVファイルを持っている...その日の 時間は整数として表されます0から24までです。私は

python pandas neural-network lstm 2017-12-05

---

1熱

1答えて

Tensorflow - トレーニング後の訓練されたフィードフォワードニューラルネットワークの重み/バイアスの取得

現在、私はFlaskで対話型ニューラルネットワークトレーニングのための簡単なWebアプリケーションを作成しようとしています。私が苦労しているのは、フィードフォワードニューラルネットワークが訓練された後に隠れたレイヤーのウエイトを取り出すことです。私の目標はTensorflow's Playgroundの実際のバックエンドを作ることです。 考慮し、次の重みの初期化してください： # Weight i

python tensorflow neural-network keras data-science 2017-12-05

---

-3熱

1答えて

教師付き分類でfit（）より劣って実行されているpartial_fit（）のMLP

私が使用している学習データセットは、各ピクセルを個別のサンプルにするためにflattenのグレースケール画像です。第2の画像は、前者の分類器であるMultilayer perceptron（MLP）の分類子を訓練した後、ピクセルごとに分類される。 私が持っている問題は、塊（partial_fit()）と比較してトレーニングデータセットを一度に受信すると、すぐに（fit()）の方が良いことです。どち

machine-learning scikit-learn neural-network classification gradient-descent 2017-12-06

---