deep-learning

Fragen
Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, dessen Ziel es ist, komplexe Funktionen mit speziellen neuronalen Netzwerkarchitekturen zu erlernen, die "tief" sind (aus vielen Schichten bestehen). Dieses Tag sollte für Fragen zur Implementierung von Deep-Learning-Architekturen verwendet werden. Allgemeine Fragen zum maschinellen Lernen sollten mit "maschinelles Lernen" gekennzeichnet werden. Eine Markierung für die relevante Softwarebibliothek (z. B. "keras" oder "tensorflow") ist hilfreich.
1
Antwort

Die Verlustfunktion nimmt ab, aber die Genauigkeit des Zugsatzes ändert sich im Tensorflow nicht

Ich versuche, einen einfachen Gender-Klassifikator zu implementieren, der tiefe faltbare neuronale Netzwerke mit Tensorflow verwendet. Ich habe dieses Modell gefunden und implementiert. %Vor% Was ich an dieser Stelle notieren muss, ist, da...
05.08.2017, 10:48
2
Antworten

Führe die letzte Tensorflow-Ebene zurück, verwende aber weiterhin vorherige Imagine-Klassen

Mein Ziel ist es, den vorhandenen 1000 Imagenet-Klassen, die mit Tensorflow Inception ausgeliefert wurden, weitere Klassen hinzuzufügen. Jetzt könnte ich das Ganze einfach neu starten, indem ich mit bazel-bin/inception/imagenet_train von Grun...
05.05.2017, 07:10
1
Antwort

Eine Vorhersage in Keras erhalten

Ich habe erfolgreich ein einfaches Modell in Keras trainiert, um Bilder zu klassifizieren: %Vor% Ich kann die Bildklassen auch mit vorhersagen %Vor% Allerdings ist die Ausgabe von y_pred immer binär. Dies scheint auch bei der Verwendu...
04.07.2016, 21:20
1
Antwort

Implementiere word2vec in Keras

Ich möchte den word2vec Algorithmus in Keras implementieren, Ist das möglich? Wie kann ich das Modell anpassen? Sollte ich benutzerdefinierte Verlustfunktion verwenden?     
25.10.2016, 15:35
1
Antwort

Wie berechnet man den Farbverlauf eines Bildes basierend auf einer bestimmten Klasse?

Im Brechen linearer Klassifikatoren auf ImageNet schlägt der Autor die folgende Methode zum Erstellen vor kontradiktorische Bilder, die ConvNets täuschen:    Kurz gesagt, um ein dummes Bild zu erstellen, beginnen wir mit dem Bild, das wir h...
24.12.2016, 02:35
1
Antwort

Wie aktualisiert man die Gewichte einer Dekonvolutionsebene?

Ich versuche eine dekonvolutionäre Schicht (oder eine transponierte Faltungsschicht, um genau zu sein) zu entwickeln. Im Vorwärtsdurchlauf mache ich eine volle Faltung (Faltung mit Nullauffüllung) Im Rückwärtsdurchlauf mache ich eine gültige...
17.01.2017, 14:20
1
Antwort

Exportieren von Tensorflow-Graphen aus Python zur Verwendung in C ++

Wie sollten Python-Modelle für die Verwendung in C ++ exportiert werden? Ich versuche, etwas Ähnliches wie dieses Tutorial zu machen: Ссылка Ich versuche, mein eigenes TF-Modell in die C ++ - API zu importieren, anstatt es zu erstellen....
17.04.2016, 22:18
1
Antwort

Multi-Label-Klassifizierung mit Caffe

Ich möchte GoogLeNet für eine Multi-Label-Klassifizierung mit Caffe optimieren. Ich habe es bereits auf eine Single-Label-Klassifizierung abgestimmt, aber ich kann noch nicht auf Multi-Label umsteigen. Die wichtigsten Schritte, die ich mache,...
20.10.2015, 05:37
1
Antwort

SVM versus MLP (neuronales Netzwerk): verglichen durch Leistungs- und Vorhersagegenauigkeit

Ich sollte zwischen SVM und neuronalen Netzen für einige Bildverarbeitungsanwendungen entscheiden. Der Klassifikator muss schnell genug für eine Anwendung in der Nähe von Echtzeit sein, und die Genauigkeit ist ebenfalls wichtig. Da dies eine med...
20.05.2012, 09:26
2
Antworten

Ein mehrschichtiges Perzeptron-Netzwerk verstehen

Ich versuche zu verstehen, wie man einen Multilayer trainiert; Ich habe jedoch einige Schwierigkeiten herauszufinden, wie man eine geeignete Netzwerkarchitektur - d. h. die Anzahl der Knoten / Neuronen in jeder Schicht des Netzwerks - ermittelt....
25.04.2010, 10:22