neural-network

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    Region CNN（R-CNN）を使ってImageNetモデルをトレーニングしよう

    caffeで数ヶ月を過ごした後、自分のモデルを正常に訓練することができました。たとえば、私のモデルよりも、私はImageNetを1000クラスでトレーニングすることができました。 私のプロジェクトで、私は自分の興味クラスの領域を抽出しようとしています。その後、私はFast R-CNNのデモをコンパイルして実行しましたが、問題なく動作しますが、サンプルモデルには20クラスしかなく、もっとクラスが必要
    neural-network computer-vision deep-learning caffe conv-neural-network 2015-10-13

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    トリプレット損失逆伝播勾配式とは何ですか？

    Schroff, Kalenichenko and Philbin "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering", 2015に記載されているトリプレット損失を実装するためにcaffeを使用しようとしています。 これは初めてのことです。バックプロパゲーションのグラジエントを計算するにはどうすればよいですか？
    computer-vision neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2015-10-25

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    Keras + IndexError

    私はケラスにとって非常に新しいです。 NLPタスクのバイナリクラシファイアを構築しようとしています。 （私のコードは、IMDBの例から動機付けられている - https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py）以下 私のコードスニペットです： max_features = 30 maxlen = 30 batch
    neural-network keras 2015-10-28

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    ニューラルネットワークのケラス負荷重み/予測時の誤差

    私はニューラルネットワークを作成するためにKerasライブラリを使用しています。トレーニングデータをロードし、ネットワークを初期化し、ニューラルネットワークの重みを「適合」させるために、iPython Notebookがあります。 最後に、save_weights（）メソッドを使用してウェイトを保存します。 コードは以下の通りです：次に from keras.models import Seque
    python neural-network theano keras 2015-11-02

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    どのように損失関数から独立してSoftmax派生を実装するのですか？

    ニューラルネットワークライブラリについては、いくつかの活性化関数と損失関数とその派生関数を実装しました。それらは任意に組み合わせることができ、出力層の微分は、損失導関数と活性化導関数の積になります。 しかし、私はSoftmax活性化関数の派生を損失関数とは独立に実装することができませんでした。方程式の正規化すなわち分母のために、単一の入力アクチベーションを変更すると、1つではなく、すべての出力アク
    neural-network regression backpropagation derivative softmax 2015-11-05

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    Keras GRU NNフィット時のKeyError：「インデックスにない」

    GRUモデルをトレーニングデータに適合させる際に、現在問題が発生しています。 はStackOverflowの上で簡単に見た後、私は私の問題に非常に似ているように、この記事を見つけました： Simplest Lstm training with Keras io 私自身のモデルは以下の通りである： nn = Sequential() nn.add(Embedding(input_size, hid
    python neural-network theano keyerror keras 2015-11-06

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    Kerasリカレントニューラルネットワークを使用した予測精度は常に1.0です。

    TLDR：どのようにしてシーケンスの次の値を予測するためにKeras RNNを使用しますか？ 私は逐次値のリストを持っています。私はへのそれらをRNNに供給して、の次の値を予測したいと思っています。 [ 0.43589744 0.44230769 0.49358974 ..., 0.71153846 0.70833333 0.69230769] 私はこれを行うにはKerasを使用していますし、
    python neural-network 2015-09-24

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    なぜこのTensorFlowの実装はMatlabのNNよりもあまり成功していませんか？

    おもちゃの例として、私は100の無ノイズデータポイントからの関数f(x) = 1/xを適合させようとしています。 matlabのデフォルトの実装は、平均平方差〜10^-10で劇的に成功し、完全に補間します。 私は10個のシグモイドニューロンの1つの隠れた層を持つニューラルネットワークを実装します。私はニューラルネットワークの初心者ですので、愚かなコードに対して慎重にしてください。 import t
    python matlab neural-network tensorflow 2015-11-15

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    ニューラルネットワークバックプロパゲーションの実装の問題

    私はニューラルネットワークでかなり読んでいましたが、バックプロジェクト、つまりthis Coursera courseでトレーニングしました。追加の数値はhereとhereです。私はコアアルゴリズムをかなり穏やかに把握していると思っていましたが、逆伝播訓練されたニューラルネットを構築しようとする試みはまだうまくいきませんでした。 コードはC++であり、まだベクトル化されていません。 単純な2入力ニ
    c++ algorithm machine-learning neural-network 2015-11-17

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    Caffe | solfer.prototxtの値の設定方法

    Caffeでは、セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワークを実装しようとしています。 は、それが依存してい test_interval test_iter iter_size max_iter：私は、次のハイパーパラメータのためのあなたの'solver.prototxt'値を設定するための具体的な戦略があると思いましてあなたの訓練のために持っているイメージの数？もしそうなら、
    machine-learning neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2015-11-18
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