neural-network

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既にGoogle Cloud Platformにニューラルネットワークが実装されています

PythonとTensorflowを使用してニューラルネットワークモデルを実装しました.Tensorflowは通常は自分のコンピュータで動作します。 Google Cloud Platformの新しいデータセットについて学習したいと思います。あなたはそれが可能だと思いますか？コードを変更する必要がありますか？ ありがとうございました！

tensorflow neural-network deep-learning google-cloud-platform google-cloud-ml 2017-11-30

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TensorFlow DNNRegressorトレーニングリグレッサーから損失値を取得する

tensorflow.estimator.DNNRegressorモデルをトレーニングするときにログに出力されるすべてのステップの損失値を取得したいと思います。 些細なナンセンス例を考える： In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import tensorflow as tf In [4]: X = pd

python tensorflow neural-network loss-function 2017-11-30

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Python - Tensorflow、バイナリ分類、常に0を予測する

私はTensorflowを使い始めて、バイナリ分類用の古典的なニューラルネットを作成しようとしています。 # Loading Dependencies import math import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops

python tensorflow neural-network 2017-11-30

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Tensorflow MNIST with csv：low accuracy

私は、CSV入力を使用してTensorflowでMNISTイメージ分類を実装しようとしています。精度は約10％と非常に低いです。私は3つの完全に接続されたレイヤーをsoftmaxエントロピーで出力に使用しています。私は、CSVファイルを使用しようとした import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd traini

python tensorflow neural-network mnist 2017-12-01

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ランドスケープのグラフ表示

TensorFlowにニューラルネットワーク構造があると、ネットワーク構造ではなく、フィットネス環境のグラフをプロットする方法はありますか？すなわち、対応するコスト関数に対して可能な重み値のタプルがあるか？理想的には、練習走行後の景色を示す線が表示されます。 （一般的に二つ以上の重みがあり、それは、任意の適用可能なトリックを2次元画面にまで高次元景観を潰しでベストエフォートのために使用されなければ

tensorflow graph neural-network 2017-12-01

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ニューラルネットワークで訓練エピソードが増加すると誤分類率が増加する可能性はありますか？

異なるトレーニングエポック/エピソードを使用している間、私は分類 のためのニューラルネットワークを使用しています、私は訓練の数も同様に増加している本家時々誤分類率がトレーニングエピソードの後に​​増加したことに気づきました。 訓練エピソードが増えるにつれて誤分類率が低下すると予想されましたが、一部の時点ではエラーは発生しませんでした。たとえば、訓練エピソードが1000から3000に減少し、4000

machine-learning neural-network 2017-12-02

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シグモイド活性化を伴うニューラルネットワークはすべて1を生成する

私は畳み込みニューラルネットワークをPythonで実装しようとしています。アーキテクチャは以下の通りです： INPUT->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->[Convolution->Sigmoid->Pooling]->Fully Connected Layer-> Hidden Layer->Ouput。 入力形状：畳み込みレイヤ1のために28 * 28 フィル

python neural-network conv-neural-network sigmoid 2017-12-02

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Matlab：分類にGPUメモリが不十分です

Mathworksが提供するResnet50を独自のカテゴリ（今のところ花のタイプ）でゼロから訓練し、テストしたかったのです。 trainingOptionsでMiniBatchSizeを10ではなく5に変更しても、トレーニングは問題なく動作しましたが、使用可能なメモリが不足しているため、分類が開始されません。私は、トレーニング中のようにimageDatasetでテスト画像を使用しています。 CP

matlab neural-network classification resnet 2017-12-02

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なぜ畳み込みニューラルネットワークの3つのチャンネルが

私は理解したい理由のような3つのチャンネルの画像6 * 6 * 3時に3 * 3とCONVOL * 3フィルタ生成のみ4 * 4 ではありません。4 * 4 * 3

python neural-network computer-vision deep-learning conv-neural-network 2017-12-03

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ニューラルネットワークトレーニングのためのグレースケール画像の再構成 - これを正しく行う方法

あなたの画像がグレースケールの場合、畳み込みニューラルネットワークとトレーニングのための画像処理に関する一般的な質問があります。 そのグレースケール画像を私は image = cv2.imread("image.jpg") print(image.shape) を行うとき、私は私はOpenCVのが自動的に作成されます知っている (1024, 1024, 3) を得る： 例えば、この画像を

image opencv neural-network reshape 2017-12-03

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