Pertanyaan yang diberi tag «tensorflow»

Dalam sebagian besar kode Tensorflow yang saya lihat Adam Optimizer digunakan dengan Laju Pembelajaran konstan 1e-4(yaitu 0,0001). Kode biasanya terlihat sebagai berikut: ...build the model... # Add the optimizer train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # Add the ops to initialize variables. These will include # the optimizer slots added by AdamOptimizer(). init_op …

53 neural-networks  deep-learning  gradient-descent  tensorflow  adam 

Secara khusus, saya kira saya bertanya-tanya tentang pernyataan ini: Versi utama masa depan TensorFlow akan memungkinkan gradien mengalir ke input label pada backprop secara default. Yang ditampilkan saat saya gunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Dalam pesan yang sama ia mendesak saya untuk melihatnya tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2. Saya melihat melalui dokumentasi tetapi hanya menyatakan bahwa untuk …

41 machine-learning  supervised-learning  tensorflow  backpropagation 

Pertama-tama, saya menyadari jika saya perlu melakukan prediksi biner, saya harus membuat setidaknya dua kelas melalui melakukan satu-hot-encoding. Apakah ini benar? Namun, apakah binary cross entropy hanya untuk prediksi dengan hanya satu kelas? Jika saya menggunakan kerugian entropi lintas kategoris yang biasanya ditemukan di sebagian besar perpustakaan (seperti TensorFlow), apakah …

36 machine-learning  neural-networks  loss-functions  tensorflow  cross-entropy 

Saya telah mengerjakan masalah regresi di mana inputnya adalah gambar, dan labelnya adalah nilai kontinu antara 80 dan 350. Gambar-gambar tersebut dari beberapa bahan kimia setelah reaksi berlangsung. Warna yang muncul menunjukkan konsentrasi bahan kimia lain yang tersisa, dan itulah yang dihasilkan model - konsentrasi bahan kimia itu. Gambar dapat …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Saya telah mempelajari LSTM untuk sementara waktu. Saya mengerti pada tingkat tinggi bagaimana semuanya bekerja. Namun, akan mengimplementasikannya menggunakan Tensorflow saya perhatikan bahwa BasicLSTMCell memerlukan sejumlah unit (yaitu num_units) parameter. Dari ini penjelasan yang sangat menyeluruh LSTMs, saya sudah mengumpulkan bahwa satu satuan LSTM adalah salah satu dari berikut ini …

32 neural-networks  terminology  lstm  rnn  tensorflow 

Hinton dan Salakhutdinov dalam Mengurangi Dimensi Data dengan Neural Networks, Science 2006 mengusulkan PCA non-linear melalui penggunaan autoencoder yang mendalam. Saya telah mencoba membangun dan melatih autoencoder PCA dengan Tensorflow beberapa kali tetapi saya tidak pernah dapat memperoleh hasil yang lebih baik daripada PCA linier. Bagaimana saya bisa melatih autoencoder …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

Tidak yakin apakah pertanyaan ini ada di sini, tetapi terkait erat dengan metode gradien dalam pengoptimalan, yang tampaknya menjadi topik di sini. Bagaimanapun, jangan ragu untuk bermigrasi jika Anda pikir beberapa komunitas lain memiliki keahlian yang lebih baik dalam topik ini. Singkatnya, saya mencari contoh selangkah demi selangkah dari diferensiasi …

27 optimization  derivative  tensorflow  automatic-differentiation 

di hampir semua contoh kode yang pernah saya lihat dari VAE, fungsi kerugian didefinisikan sebagai berikut (ini adalah kode tensorflow, tapi saya pernah melihat yang serupa untuk theano, obor dll. Ini juga untuk convnet, tetapi itu juga tidak terlalu relevan , hanya mempengaruhi sumbu jumlah yang diambil alih): # latent …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

Saya baru-baru ini berlari dan belajar aliran tensor dan mendapat beberapa histogram yang saya tidak tahu bagaimana menafsirkannya. Biasanya saya menganggap tinggi batang sebagai frekuensi (atau frekuensi / jumlah relatif). Namun, kenyataan bahwa tidak ada balok seperti pada histogram biasa dan fakta bahwa banyak hal yang diarsir membuat saya bingung. …

23 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Saya bermain dengan Neural Network sederhana dengan hanya satu lapisan tersembunyi, oleh Tensorflow, dan kemudian saya mencoba berbagai aktivasi untuk lapisan tersembunyi: Relu Sigmoid Softmax (well, biasanya softmax digunakan di lapisan terakhir ..) Relu memberikan akurasi kereta terbaik & akurasi validasi. Saya tidak yakin bagaimana menjelaskannya. Kita tahu bahwa Relu …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

Dalam implementasi Tensorflow dari ResNet , saya menemukan mereka menggunakan initializer penskalaan varians, saya juga menemukan xavier initializer populer. Saya tidak punya terlalu banyak pengalaman dalam hal ini, mana yang lebih baik dalam praktiknya?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

Dalam istilah istilah jaringan saraf (y = Berat * x + bias) bagaimana saya tahu variabel mana yang lebih penting daripada yang lain? Saya memiliki jaringan saraf dengan 10 input, 1 layer tersembunyi dengan 20 node, dan 1 layer output yang memiliki 1 node. Saya tidak yakin bagaimana mengetahui variabel …

20 machine-learning  neural-networks  bias  tensorflow  theano 

Saya bereksperimen sedikit autoencoder, dan dengan tensorflow saya membuat model yang mencoba merekonstruksi dataset MNIST. Jaringan saya sangat sederhana: X, e1, e2, d1, Y, di mana e1 dan e2 adalah lapisan pengkodean, d2 dan Y adalah lapisan decoding (dan Y adalah output yang direkonstruksi). X memiliki 784 unit, e1 memiliki …

19 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

Saya akan melalui blog berikut pada jaringan saraf LSTM: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ Penulis membentuk kembali vektor input X sebagai [sampel, langkah waktu, fitur] untuk konfigurasi LSTM yang berbeda. Penulis menulis Memang, urutan huruf adalah langkah waktu dari satu fitur daripada satu langkah waktu dari fitur yang terpisah. Kami telah memberikan lebih banyak …

18 neural-networks  lstm  rnn  tensorflow  tensor 

Bisakah kita memberikan gambar dengan ukuran variabel sebagai input ke jaringan saraf convolutional untuk deteksi objek? Jika memungkinkan, bagaimana kita bisa melakukan itu? Tetapi jika kita mencoba memotong gambar, kita akan kehilangan sebagian dari gambar dan jika kita mencoba untuk mengubah ukuran, maka, kejelasan gambar akan hilang. Apakah ini berarti …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection