neural-network

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    回帰運動の巨大な損失！バッチインプットによるテスト？

    私は現在、6つのパラメータに基づいて住宅の価格を予測するために、次のコードを実行しています： import pandas as pd import tensorflow as tf import numpy as np housing = pd.read_csv('cal_housing_clean.csv') X = housing.iloc[:,0:6] y = housing.
    python tensorflow neural-network batch-processing linear-regression 2017-11-29

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    バッチインプット

    私は自分の回帰コードの最後のブロックに次のコードを実行しています： steps = 50000 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train, feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train})
    python pandas dataframe neural-network 2017-11-29

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    損失関数のジェネレータを使用

    現在のバッチに依存するケラス損失関数に追加情報を組み込む必要があります。 Kerasの損失は2つの引数しか取らないので、私はこの情報を、ジェネレータオブジェクトのnext（）関数を呼び出すことによって追加することを検討しました。しかし、ジェネレータは一度だけ呼び出されます（おそらく、model.compile（）内のloss関数を追加するとき）。ここ はサンプルコードです： ​​ は新しいmeta
    python neural-network keras loss-function 2017-11-29

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    Tensorflow：可変ラベル付きNNのテンソルの各行から特定の要素を選択

    入力時にラベルとラベルの数が変化するニューラルネットワークを構築しようとしています。たとえば、クラスのロジットを表す10単位の最終層を持つことができますが、クロスエントロピーを計算するためにユニット[1,3,4]しか必要でない場合があります。[3,4,5、 7]など map_fn、gather、py_fn、while_loopのさまざまな組み合わせを試しましたが、私の場合は誰も見かけません。もう1
    tensorflow neural-network 2017-11-29

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    SQL - Selectステートメント/ストアドプロシージャから返されたデータの正規化

    私はいくつかのバックプロパゲーション/データ解析を行うためにニューラルネットワークを構築しています。 私は訓練のために入力データを正規化しています。 私のデータセットにはタイプ識別子が含まれていますが、現在は8種類あります（これはいつでも変更できます）。 TypeId = 1の場合、実際には00000001を返すことを条件としたいと思います.TypeId = 2の場合、00000011を返して繰り
    sql-server tsql neural-network normalization 2017-11-29

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    ニューラルネットワークの実装にテンソルフローの自分のデータを使用する

    私はTensorFlowとPythonの新機能です。私はデータセットを持っています。これはMNISTデータセット（28 * 28イメージ）と非常によく似ています。私はtensorflowとの基本的なニューラルネットワークを実装する方法でオンラインチュートリアルの多くを、以下、それらのほとんどは、単に使用していることが判明している： from tensorflow.examples.tutorial
    python machine-learning tensorflow neural-network mnist 2017-11-29

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    MNISTデータセットを使用したCNNの構造的アイデア

    手書きの数字（MNISTデータセットから）を認識するために畳み込みニューラルネットワークを作成しようとしていますが、回転した数字の良い構造が何であろうと思っています。より多くのレイヤを追加する回転したMNIST数字を認識するためにCNNを構築する方法に関するアイデアはありますか？テンソルフローで作業しています。ありがとうございました。
    tensorflow neural-network conv-neural-network mnist 2017-11-29

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    マルチレイヤパーセプトロンウェイトは変更されません

    私はMachine Learningについてはかなり新しく、Machine Learning an algorithmic perspectiveで始まりました。私は本のウェブサイトで与えられたコードを微調整することによって、悪意のあるプログラムを悪意のあるプログラムから識別するロジスティック分類器を作ろうとしています。しかし、隠れ層および出力層に関連する重みは、100000エポック後も変化しない
    python machine-learning neural-network 2017-11-30

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    Kerasが

    コールバックResetStatesCallback怒鳴るを使用してRNNモデルを訓練するとき、私は次の警告メッセージを取得on_batch_begin警告： /var/venv/DSTL/lib/python3.4/site-packages/keras/callbacksを.py：97： UserWarning：メソッドon_batch_begin（）がバッチ 更新（0.791834）と比較して
    machine-learning neural-network keras recurrent-neural-network 2017-11-30

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    勾配降下にreluを使用した場合の影響

    relu activation関数に派生関数が含まれていないということはどのような影響を与えますか？ How to implement the ReLU function in Numpyは、最大（0、行列ベクトル要素）としてreluを実装します。 勾配降下では、relu関数の派生を取っていませんか？ 更新：Neural network backpropagation with RELU から こ
    neural-network deep-learning gradient-descent derivative activation-function 2017-11-30
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