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    OpenCVとKerasを使った顔の比較（認識や検出ではない）？

    まずはここに私のgithub link for the questionです。私は、Pythonを使って顔照合機能をしたいと思っ ： そして、ここでは私の質問です。そして私はOpenCVを使って顔を正常に認識（？）できます。今、どうすればいいですか？？ 一般機械学習アプローチで、私はその特定の人物に関する大量のデータを収集し、CNNを使用して、それを最終決定する必要があります。 は、私が理解するこ
    python opencv convolution face-recognition nn 2017-09-12

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    tf.layers.denseカーネル初期化子と正則

    は以下のように定義tf.layers.dense機能： tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_r
    python tensorflow nn 2017-10-06

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    C＃の仮想近接センサ

    私は個人的な学習プロジェクトのために、シンプルなニューラルネットワークを作成して、シンプルな迷路をシミュレートした車の谷を制御しています。 ネットワークに入力を提供するには、障壁にどれくらい近いかを示すために車の周りに仮想センサーが必要です。 どうすればいいですか？私は障害物とどのくらい重なり合っているかを知ることができる車両から出てくる線がある例を見てきました。 これは、たとえば、フロントセンサ
    c# virtual sensor nn 2017-11-25

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    単一出力ノードが使用されている場合のニューラルネットワーク学習

    私は基本的な乗算を行う方法を学ぶニューラルネットワークに取り組んできました：1 * 0,1 * 1,1 * 2、... 1 * 9。私は上記の値を2つの入力にマッピングします：1、0.0; 1、0.1; 1、0.2; ... 1、0.9。私の最初のアイデアは、次のような10個の出力ノードを使用することでした：入力1、0.5に対しては出力0,0,0,0,0,1,0,0,0,0があります。 Run:
    java neural-network output nn 2017-12-20

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    Chainerの別のレイヤーで別々の学習率やオプティマイザを実装する方法は？

    私のNN構造では、異なる学習率やオプティマイザを使用したいと思っています。各層のAdaGrad。それを実装する方法は？あなたの助けを待つ。 Thks。
    nn chainer 2017-08-13

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    値型の入力でニューラルネットワークを構築するにはどうすればよいですか？

    入力パラメータとして通り名を使用するNNが必要です。私はデータセットに10000以上の通りがあります。 私が見つけたすべての例では、3つのストリエーションがある場合、各ストリートに対して3つの入力ノードを行い、値として0または1を使用できるとしています。私は10000以上の入力を持つことは良いアイデアだとは思わない。 このケースの最適な解決策は何ですか？ ありがとうございました。
    machine-learning neural-network deep-learning nn 2017-06-27

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    dsは画像データセットでなければなりません

    イメージデータセットにCNNを実装しようとしています。私のデータセットには、応答変数である1100個のエントリが含まれています。各エントリには81個の画像が含まれていますここで、これは私がそれを実装する方法です： clear all close all clc cd('E:\Project\Selected81\') tbl = {'E:\Project\Selected81\00edf
    matlab conv-neural-network nn 2017-11-27

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    畳み込みNNを使用して時系列データをモデル化する方法

    私は、異なる価格レベルを表す行と最後のNバーを表す列を持つ2次元行列を持っています。この行列が表す Price Bar0 Bar1 Bar2 Bar3 Bar4 Bar5 ... 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 1 0 1 1 0 4 0 0 0 0 1 0
    python time-series lstm nn 2017-07-10

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    kerasはmodel.load（）の後に最初の予測を行うのに非常に時間がかかります

    kerasのモデルをmodel.load（）でロードしていて、最初の予測が計算に10倍以上かかるこれが発生する可能性のある考え方や、ロード初期化の最初の予測サイクルを高速化するための提案は、非常に高く評価されます。 CPU処理でTensorflowバックエンドを使用しています。あなたは多くのモデルをロードしている場合は、同時に保存、keras model.load機能を使用していない ：OK助けを
    optimization tensorflow keras prediction nn 2017-08-31

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    トーチは単純に最後の出力を前のレイヤの出力として構築します。

    私のネットワークにはN個のレイヤがあり、最後のレイヤを単純に前のレイヤの出力として構築します。私のN-1層が3-d出力を有し、最後の出力が2-d出力を有すると仮定する。 last_output [1] = previous_output [1] * previous_output [2]、last_output [2] = previous_output [3]です。そして、私はこの2-d las
    lua torch cudnn nn 2017-12-11
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