Estoy trabajando con Python, scikit-learn y keras. Tengo 3000 mil imágenes de relojes frontales como los siguientes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quiero escribir un programa que reciba como entrada una foto de un reloj real que tal vez se haya tomado en condiciones menos ideales que las fotos de...
Acabo de construir esta red neuronal LSTM con Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import...
Actualmente estoy trabajando en un modelo de regresión logística para genómica. Uno de los campos de entrada que quiero incluir como covariable es genes. Hay alrededor de 24,000 genes conocidos. Hay muchas características con este nivel de variabilidad en biología computacional y se necesitan...
Estoy tratando de construir un sistema de reconocimiento de gestos para clasificar los gestos ASL (lenguaje de señas americano) , por lo que se supone que mi entrada es una secuencia de fotogramas, ya sea desde una cámara o un archivo de video, luego detecta la secuencia y la asigna a su...
He estado aprendiendo sobre redes neuronales convolucionales. Al mirar Kerasejemplos, me encontré con tres métodos diferentes de convolución. A saber, 1D, 2D y 3D. ¿Cuáles son las diferencias entre estas tres capas? ¿Cuáles son sus casos de uso? ¿Hay algunos enlaces o referencias para mostrar sus...
Detalles: GPU : GTX 1080 Entrenamiento : ~ 1.1 millones de imágenes pertenecientes a 10 clases Validación : ~ 150 mil imágenes pertenecientes a 10 clases Tiempo por época : ~ 10 horas He configurado CUDA, cuDNN y Tensorflow (GPU Tensorflow también). No creo que mi modelo sea tan complicado...
¿Es posible implementar múltiples softmaxes en la última capa en Keras? Entonces la suma de los nodos 1-4 = 1; 5-8 = 1; etc. ¿Debo optar por un diseño de red
Estoy trabajando en el modelo Seq2Seq usando LSTM de Keras (usando el fondo Theano) y me gustaría paralelizar los procesos, porque incluso unos pocos MB de datos necesitan varias horas para el entrenamiento. Está claro que las GPU son mucho mejores en paralelo que las CPU. Por el momento, solo...
Me gustaría usar ANNs para mi problema, pero el problema es que mis números de nodo de entradas y salidas no son fijos. Hice una búsqueda en Google antes de hacer mi pregunta y descubrí que el RNN puede ayudarme con mi problema. Pero, todos los ejemplos que he encontrado son de alguna manera...
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica
Antecedentes: al ajustar las redes neuronales con la activación de relu, descubrí que a veces la predicción se vuelve casi constante. Creo que esto se debe a que las neuronas relu mueren durante el entrenamiento como se indica aquí. ( ¿Cuál es el problema "moribundo ReLU" en las redes neuronales?...
He aprendido que Keras tiene una funcionalidad para "fusionar" dos modelos de acuerdo con lo siguiente: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged =...
Soy un principiante en Keras y he comenzado con el ejemplo MNIST para comprender cómo funciona realmente la biblioteca. El fragmento de código del problema MNIST en la carpeta de ejemplo de Keras se proporciona como: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from...
Estoy tratando de entrenar esta implementación Keras de Deeplabv3 + en Pascal VOC2012, usando el modelo pre-entrenado (que también fue entrenado en ese conjunto de datos). Obtuve resultados extraños con la precisión rápidamente convergente a 1.0: 5/5 [==============================] - 182s...
Quiero hacer predicciones de un paso adelante para series temporales con LSTM. Para comprender el algoritmo, construí un ejemplo de juguete: un proceso simple autocorrelacionado. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1]...
¿Cómo se entrena la capa de incrustación en la capa de incrustación de Keras? (por ejemplo, usando el backend de tensorflow, lo que significa que es similar a word2vec, glove o fasttext) Supongamos que no utilizamos una incrustación
Estoy tratando de entrenar un modelo en keras y estoy usando ModelCheckpoint para guardar el mejor modelo de acuerdo con una métrica de validación monitoreada (en mi caso, el índice Jaccard ). Si bien puedo ver que el modelo mejora en el tensorboard, cuando trato de cargar los pesos y evaluar el...
Estoy usando el paquete Kerasen R para hacer una red neuronal. ¿Cómo puedo extraer el resultado de una capa oculta? Encontré un ejemplo en Python, pero es que no tengo idea de cómo hacerlo en
Estoy usando el paquete keras para entrenar un LSTM para una serie de tiempo univariante de tipo numérico (flotante). Realizar un pronóstico anticipado de 1 paso es trivial, pero no estoy seguro de cómo realizar un pronóstico anticipado de 10 pasos, digamos. Dos preguntas: 1) Leí sobre NN de...
Estoy tratando de construir y entrenar una red neuronal perceptrón multicapa que predice correctamente qué presidente ganó en qué condado por primera vez. Tengo la siguiente información para los datos de entrenamiento. Población total Edad media% Grados o grados Tasa de desempleo Ingreso per...