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什么算法适合这种简单的机器学习问题?
我有一个我认为是一个简单的机器学习问题 . 这是基本问题:我反复给出一个新对象和一个关于该对象的描述列表 . 例如:new_object: 'bob' new_object_descriptions: ['tall','old','funny'] . 然后,我必须使用某种机器学习来查找具有10个或更少相似描述的先前处理的对象,例如,past_similar_objects: ['frank',... -
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如何使用Pybrain实现在线机器学习
我正在寻求使用Pybrain实现在线机器学习算法 . 我知道在线机器学习没有内置的优化,但我想知道我是否可以通过在单个训练样例(即SGD)上反复训练神经网络来实现解决方法 . 在我实例化神经网络和1个训练示例的 dataset 之后,我调用了 trainUntilConvergence(dataset=training_data,maxEpochs=100) ,它找到了神经网络的最佳权重 . 如果... -
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神经网络与线性回归的梯度下降反向传播
我正在尝试理解“Back Propagation”,因为它在使用Gradient Descent优化的神经网络中使用 . 阅读文献似乎做了一些事情 . 使用随机权重开始并获取错误值 使用这些权重对损失函数执行梯度下降以获得新的权重 . 使用这些新权重更新权重,直到损失函数最小化 . 上面的步骤似乎是解决线性模型的精确过程(例如回归)? Andrew Ng关于机器学习Coursera... -
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在scikit-learn中训练神经网络的早期停止
这个问题非常具体到Python库scikit-learn . 如果最好将其发布到其他地方,请告诉我 . 谢谢! 现在的问题...... 我有一个基于BaseEstimator的前馈神经网络类ffnn,我用SGD训练 . 它工作正常,我也可以使用GridSearchCV()并行训练它 . 现在我想在函数ffnn.fit()中实现提前停止,但为此我还需要访问fold的验证数据 . 一种方法是更改skl... -
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如何在tensorflow中交换'mnist.train.next_batch'到'tf.train.batch'?
张量流1.2 我开始使用tf中的mnist数据集学习tensorflow . 我改变了数据集 . 我遇到了将'batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)'交换为'batch_xs,batch_ys = tf.train.batch([X,Y],batch_size = batch_size)'的问题 . 我想知道如何在tensorf... -
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默认情况下,在tensorflow中进行在线或批量培训
我有以下问题:我正在尝试学习张量流,但我仍然没有找到将培训设置为在线或批量的位置 . 例如,如果我有以下代码来训练神经网络: loss_op = tf.reduce_mean(tf.pow(neural_net(X) - Y, 2)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate) train_o... -
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这个神经网络的尺寸,即(4个输入,2个隐藏层,每个X神经元等)
我正在查看Aymeric Damien(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/multilayer_perceptron.py)的张量流示例,并且在 multilayer_perceptron.py 中他使用神经网络对MNIST数字进行分类 . 我认为他正... -
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在Tensorflow中使用MNIST上的一个隐藏层训练完全连接的网络
我刚刚使用Tensorflow进入机器学习,在完成MNIST初学者教程后,我想通过插入一个隐藏层来提高该简单模型的准确性 . 从本质上讲,我决定直接从Micheal Nielsen关于神经网络和深度学习的书的第一章中复制网络架构(参见here) . 尼尔森的代码对我来说很好,但是,我没有使用以下Tensorflow代码获得可比较的结果 . 它应该 - 如果我没有弄错的话 - 完全实现尼尔森建议的模... -
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使用csv的Tensorflow MNIST:精度低
我正在尝试使用CSV输入在Tensorflow中实现MNIST图像分类 . 准确度非常低,约为10% . 我在输出端使用3个完全连接的层和softmax熵 . 我将mnist数据集从here转换为csv,以使用以下代码作为输入: import idx2numpy import numpy as np # Reading filename = 'train-images' flext1 = '.id... -
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TensorFlow程序出错
我正在学习TensorFlow,我偶然发现了用于创建简单的多层sigmoid网络的示例代码 . 链接中的程序用于MNIST数据库和手写数字分类 . 我想训练网络进行回归任务 . 我有30个输入(浮点数),用于预测一个输出(浮点数) . 所以我调整了代码,将任务从分类更改为回归 . 我的问题是我在tf.Session.run()中遇到错误 . 代码和错误日志如下 . import test2 imp... -
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Tensorflow分类标签数据类型
我正在使用Tensorflow DNN模型做一些 classification . 我有一个数字(float32)数据输入,但 string type output . x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) y = tf.placeholder(tf.string, [None, n_classes]) 当我尝试定义损失... -
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Tensorflow:分别训练两层流?
让我们假设我有一个卷积神经网络,它应该预测图像中的两个不同的(语义)事物,这些事物可以分别在N维输出中分类 . 所以我的网络看起来像这样: # architecture input (RGB images) | conv_layer 1 | .... -
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为什么我的LSTM在张量流学习中如此缓慢而严重?
该程序读取文本文件RNNtext.txt,为所有数据创建一个热矢量表示,用数据训练LSTM并且不时地显示一堆采样字符 . 然而,即使看着cost vs iterations graph,也表明它不仅更快,而且产生了大部分有意义的单词 . 这只会产生乱码 . 我的错误在哪里?我真的没有想法,我似乎无法找到它在逻辑上错误的地方 . import numpy as np import random im... -
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简单Tensorflow CNN分割的测试集精度很低
我修改了https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros/将其设置为图像分割,而不是分类问题 . 输入是60x60下采样的MRI图像(重新成形为[1,3600]),输出是0到1范围的分段(阈值为0.5到二进制掩模) . 当我运行它时,我在训练集中得到非常合理的分段和高骰子(0.99) . 但是,测试集只达到0.8的骰子 . 这听起来像过度拟合,但模... -
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ValueError:无法为Tensor 'Placeholder_32:0'提供形状值(200,),其形状为'(?, 1)'
我是tensorflow的新手 . 此代码仅适用于简单的神经网络 . 我认为问题可能来自: x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:np..newaxis] 我试着写没有 [:np.newaxis] ,但它看起来是一样的 . import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as... -
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Tensorflow ValueError:GraphDef不能大于2GB
使用代码和error logs链接到我的笔记本 . GraphDef大小似乎随着步数的增加而增加 . 如果做得好,我不认为这应该发生 . 但是,当我只更改“display_step”变量时,它允许我再运行一些步骤,直到发生错误 . 关于如何解决这个问题的任何想法? -
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Cython memoryview转置:Typeerror
我正在尝试用python开发一个小的卷积神经网络框架 . 卷积节点的代码已经(慢慢地)工作,我想加快它的速度 . 热点是卷积滤波器在图像上移动的循环 . 我选择使用cython来加速这些循环 . 显而易见的小注释,所有局部变量的cdef和删除boundscheck,使我的运行时间几乎没有减少10% . 这对我来说很奇怪,基于我在网上看到的内容,cython应该已经能够发挥它的魔力 . 不幸的是,代... -
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LSTM模型提供良好的训练,但测试结果不佳,但是看不到过度拟合
以下是我的数据: 我有500个录音(任意分为训练,验证和测试集) . 每个记录包含一定数量的行,每个行对应于1s的EEG段 . 换句话说,每个记录的长度等于EEG信号的长度(以s为单位) . 每行包含22个通道* 22个时间/频率特征= 484具有输出标签(0或1) . 所以我想进行二进制分类 . 正如许多论文(查看this good paper)所建议的,对于每个记录,我创建长度为 look_b... -
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Keras编码器解码器预计有2个维度
Keras编码器解码器返回InvalidArgumentError,因为输入的形状似乎不兼容 . 我有: X_numerical.shape给出(304,2500,4) input data y_numerical.shape给出(304,40,22) output data Keras编码器 - 解码器如下: # Define an input sequence and proces... -
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同时训练鉴别器和发生器(Tensorflow)
通常在使用TensorFlow的GAN代码中,我们有以下形式: _, D_loss_curr, _ = sess.run( [D_solver, D_loss, clip_D], feed_dict={X: X_mb, z: sample_z(mb_size, z_dim)} ) _, G_loss_curr = sess.run... -
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用于非常基本的赛车游戏的循环神经网络
我有一个由球体组成的赛车游戏,它可以在3D空间中采用x或y速度作为输入 . 我的任务是训练这些球体绕过赛道 . 当轨道浮动时,我也可以判断一个球体何时“失败”,所以当它们的z位置低于轨道时,它们就会脱落 . 我的问题是,如何将这些输入形成一个神经网络,以便为整个轨道训练它们? 显然这是我的知识上的一个巨大差距所以我不是在寻找即时解决方案,但也许是指向正确的方向? 我被告知要使用'jordan'网络... -
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TensorFlow中的分类变量
我正在尝试在具有一些分类变量的数据集上使用TensorFlow . 我用傻瓜编码了它们,但看起来它引起了麻烦,TF抱怨数据集不密集 . 或者错误的原因是什么完全不同? 我正在尝试使用具有随机梯度的1个隐藏层来运行简单的神经网络模型 . 当输入是数字变量(来自MNIST的数字图像)时代码正在工作 谢谢 ------------------------------------------------... -
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关于使用Ranger在RandomForest实现中使用预测
Overview 我在游侠R中使用随机森林实现对文档进行分类 . 现在我面临一个问题,系统期望Train集中的所有功能都存在于实时数据集中,这是不可能实现的,因此我无法预测实时数据文本 . Procedure following Aim :预测描述属于哪种类型(即OutputClass) 描述,特征等每个信息都转换为文档术语矩阵 列车集的文档术语矩阵 rpm Velocity S... -
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keras中不兼容的密集层错误
我的输入是一系列视频,数量为8500 . 每个视频作为一系列50帧馈送到LSTM,每帧具有960个像素 . 因此输入调光为8500,50,960可能有487种输出类别,因此输出尺寸为8500,487 . 但是当我运行以下代码时,我在keras中遇到这些错误 . 任何帮助是极大的赞赏 . 谢谢! (8500,50,960) (8500,487) 创建模型.. 添加第一层.. 添加第二层.. 添加输出... -
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AttributeError:'MLModel'对象没有属性'rfind'
我正在尝试使用 coremltools 转换我的模型,其中包含以下版本详细信息 python - 2.7 keras - 2.1.6 Tensorflow - 1.9 和其他相关的依赖.. 这是代码.. import numpy as np import os from keras.models import model_from_json import coremlto... -
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Keras假形状,
嗨有人知道keras吗?我不明白问题是什么?我遇到了这个问题: ValueError: You are passing a target array of shape (1000, 1) while using as loss `categorical_crossentropy`. `categorical_crossentropy` expects targets to be binary ... -
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从顺序Keras模型中保存特定图层
我正在构建一个自动编码器并训练模型,因此目标输出与输入相同 . 我正在使用顺序Keras模型 . 当我使用model.predict时,我希望它从特定层(Dense256)导出数组而不是输出 . 这是我目前的型号: model = Sequential() model.add(Dense(4096, input_dim = x.shape[1], activation = 'relu')) mod... -
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反向传播使输出平均值达到0.5
我有一个我在python中工作的神经网络模型 . 然而,反向传播似乎不起作用,而且我已经摆弄了一段时间 . 通过一系列培训,即使有足够的数据,输出也将平均为0.5 . 这是反向传播的代码和数据,只是一个简单的AND门输出:数据: data = [[[1, 1], 1], [[1, 0], 0], [[0, 1], 0], [[0, 0], 0]] bac... -
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心电信号上的Keras Conv1D
我试图对不同的心电信号进行分类 . 我正在使用Keras的Conv1D,但没有得到任何好结果 . 我已经尝试过更改图层数,窗口大小等,但每次运行时我都会得到所有相同类的预测(类是0,1,2,所以我得到类似[1的预测输出] 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],但每次运行脚本时类都会改变 . ECG信号是1000点numpy阵列 . 我在这里做错了吗?我认为使用几层来分类成3种不同... -
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RNN优于DNN的预测优势
我将研究一个需要用RNN或深度神经网络解决的问题 . 一般来说,问题在于预测财务 Value . 所以,因为我得到了一系列财务数据作为输入,我认为RNN会更好 . 另一方面,我认为如果我能够将数据拟合到某个结构中,我可以更好地训练DNN,因为DNN中的训练阶段比RNN更容易 . 例如,我可以获得最近1个月的信息并保留30个输入并在使用DNN时预测第31天 . 从这个角度来看,我不了解RNN优于D...