Pertanyaan yang diberi tag «tensorflow»

Saya sadar bahwa keras berfungsi sebagai antarmuka tingkat tinggi ke TensorFlow. Tetapi bagi saya tampaknya keras dapat melakukan banyak fungsi sendiri (input data, pembuatan model, pelatihan, evaluasi). Selain itu, beberapa fungsionalitas TensorFlow dapat porting langsung ke keras (misalnya dimungkinkan untuk menggunakan metrik tf atau fungsi kerugian dalam keras). Pertanyaan saya …

16 keras  tensorflow 

Saya mulai belajar Machine learning dari situs web Tensorflow. Saya telah mengembangkan pemahaman yang sangat mendasar tentang aliran yang diikuti oleh program pembelajaran yang mendalam (metode ini membuat saya belajar lebih cepat daripada membaca buku dan artikel besar). Ada beberapa hal membingungkan yang saya temui, 2 di antaranya adalah: Bias …

16 machine-learning  deep-learning  tensorflow 

Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Google baru-baru ini termasuk dalam tensorflow nightly membangun mode Eager -nya , API penting untuk mengakses kemampuan komputasi tensorflow. Bagaimana tensorflow ingin dibandingkan dengan PyTorch? Beberapa aspek yang dapat memengaruhi perbandingan dapat: Keuntungan dan kerugian dari keinginan karena warisan grafik statis (misalnya nama dalam node). Keterbatasan intrinsik salah satu dari …

14 deep-learning  tensorflow  pytorch 

Saya melatih jaringan saraf convolutional untuk mengklasifikasikan gambar pada kondisi kabut (3 kelas). Namun, untuk masing-masing sekitar 150.000 gambar saya juga memiliki empat variabel meteorologis yang tersedia yang dapat membantu dalam memprediksi kelas-kelas gambar. Saya bertanya-tanya bagaimana saya bisa menambahkan variabel meteorologi (misalnya suhu, kecepatan angin) ke struktur CNN yang …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Saya memiliki dataset multi dimensi besar yang dihasilkan setiap hari. Apa yang akan menjadi pendekatan yang baik untuk mendeteksi segala jenis 'anomali' dibandingkan dengan hari-hari sebelumnya? Apakah ini masalah yang cocok yang bisa diatasi dengan jaringan saraf? Ada saran yang dihargai. informasi tambahan: tidak ada contoh, jadi metode ini harus …

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

Saya memiliki masalah klasifikasi dengan data yang sangat tidak seimbang. Saya telah membaca bahwa over dan undersampling serta mengubah biaya untuk output kategoris yang kurang terwakili akan mengarah pada pemasangan yang lebih baik. Sebelum ini dilakukan, tensorflow akan mengategorikan setiap input sebagai kelompok mayoritas (dan mendapatkan akurasi lebih dari 90%, …

12 tensorflow  loss-function 

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Saat ini saya mencoba untuk melatih model pada file csv besar (> 70GB dengan lebih dari 60 juta baris). Untuk melakukannya saya menggunakan tf.contrib.learn.read_batch_examples. Saya berjuang dalam memahami bagaimana fungsi ini benar-benar membaca data. Jika saya menggunakan ukuran batch misalnya 50.000, apakah ia membaca 50.000 baris pertama file? Jika saya …

11 python  tensorflow 

Saya membuat jaringan saraf sederhana menggunakan tensorflow, dengan data yang saya kumpulkan sendiri, namun, itu tidak bekerja sama: PI telah mengalami kesalahan yang tidak dapat saya perbaiki atau temukan untuk memperbaikinya dan saya akan sangat membantu Anda. Errormessage: TypeError: Ambil argumen 2861.6152 dari 2861.6152 memiliki jenis tidak valid, harus berupa …

11 machine-learning  python  neural-network  tensorflow 

Saya mencoba mendefinisikan fungsi metrik khusus (Skor-F1) di Keras (backend Tensorflow) menurut yang berikut: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Sejauh ini, sangat …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Saat ini saya sedang melakukan kursus di tensorflow di mana mereka menggunakan tf.one_hot (indeks, kedalaman). Sekarang saya tidak mengerti bagaimana indeks ini berubah menjadi urutan biner itu. Bisakah seseorang tolong jelaskan kepada saya proses yang tepat ???

10 machine-learning  python  neural-network  deep-learning  tensorflow 

Saya baru mengenal ML dan TensorFlow (saya mulai sekitar beberapa jam yang lalu), dan saya mencoba menggunakannya untuk memprediksi beberapa titik data berikutnya dalam rangkaian waktu. Saya menerima masukan saya dan melakukan ini dengannya: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 …

10 machine-learning  python  time-series  tensorflow  rnn 

Saya sedang mengerjakan model Seq2Seq menggunakan LSTM dari Keras (menggunakan latar Theano) dan saya ingin memaralelkan prosesnya, karena bahkan beberapa MB data memerlukan beberapa jam untuk pelatihan. Jelas bahwa GPU jauh lebih baik dalam paralelisasi daripada CPU. Saat ini, saya hanya punya CPU untuk bekerja. Saya dapat mengakses 16 CPU …

10 tensorflow  keras  theano  parallel