Preguntas etiquetadas con tensorflow

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¿Cuántas celdas LSTM debo usar?

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time...

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

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Detección de anomalías con la red neuronal.

Tengo un gran conjunto de datos multidimensionales que se genera cada día. ¿Cuál sería un buen enfoque para detectar cualquier tipo de 'anomalía' en comparación con los días anteriores? ¿Es este un problema adecuado que podría abordarse con redes neuronales? Cualquier sugerencia es...

tensorflow keras anomaly-detection

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Función de costo de ajuste de Tensorflow para datos desequilibrados

Tengo un problema de clasificación con datos altamente desequilibrados. He leído que sobremuestrear y submuestrear, así como cambiar el costo de resultados categóricos subrepresentados, conducirá a una mejor adaptación. Antes de que esto se hiciera, tensorflow clasificaría cada entrada como el...

tensorflow loss-function

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¿Hay algún buen modelo de lenguaje listo para usar para Python?

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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

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Tensorflow red neuronal TypeError: el argumento Fetch tiene un tipo no válido

Estoy haciendo una red neuronal simple usando tensorflow, con los datos que recopilé yo mismo, sin embargo, no está cooperando: PI se ha encontrado con un error que no puedo solucionar o encontrar la solución y me encantaría su ayuda. El mensaje de error: TypeError: el argumento Fetch...

machine-learning python neural-network tensorflow

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¿Cómo definir una métrica de rendimiento personalizada en Keras?

Intenté definir una función métrica personalizada (F1-Score) en Keras (backend de Tensorflow) de acuerdo con lo siguiente: 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:...

tensorflow keras evaluation

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Entrena en lotes en Tensorflow

Actualmente estoy tratando de entrenar un modelo en un archivo csv grande (> 70 GB con más de 60 millones de filas). Para hacerlo, estoy usando tf.contrib.learn.read_batch_examples. Me cuesta entender cómo esta función realmente lee los datos. Si estoy usando un tamaño de lote de, por ejemplo,...

python tensorflow

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Relación entre convolución en matemáticas y CNN

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

machine-learning neural-network deep-learning cnn convolution machine-learning ensemble-modeling machine-learning classification data-mining clustering machine-learning feature-selection convnet pandas graphs ipython machine-learning apache-spark multiclass-classification naive-bayes-classifier multilabel-classification machine-learning data-mining dataset data-cleaning data machine-learning data-mining statistics correlation machine-learning data-mining dataset data-cleaning data beginner career python r visualization machine-learning data-mining nlp stanford-nlp dataset linear-regression time-series correlation anomaly-detection ensemble-modeling data-mining machine-learning python data-mining recommender-system machine-learning cross-validation model-selection scoring prediction sequential-pattern-mining categorical-data python tensorflow image-recognition statistics machine-learning data-mining predictive-modeling data-cleaning preprocessing classification deep-learning tensorflow machine-learning algorithms data keras categorical-data reference-request loss-function classification logistic-regression apache-spark prediction naive-bayes-classifier beginner nlp word2vec vector-space-models scikit-learn decision-trees data programming

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¿Qué es una codificación activa en tensorflow?

Actualmente estoy haciendo un curso en Tensorflow en el que utilizaron tf.one_hot (índices, profundidad). Ahora no entiendo cómo estos índices cambian en esa secuencia binaria. ¿Alguien puede explicarme el proceso

machine-learning python neural-network deep-learning tensorflow

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Intentar usar TensorFlow para predecir datos de series de tiempo financieras

Soy nuevo en ML y TensorFlow (comencé hace unas horas), y estoy tratando de usarlo para predecir los próximos puntos de datos en una serie de tiempo. Estoy tomando mi entrada y haciendo esto con ella: /----------- x ------------\ .-------------------------------. | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7...

machine-learning python time-series tensorflow rnn

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Haga que Keras se ejecute en un sistema de CPU de múltiples núcleos y múltiples máquinas

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...

tensorflow keras theano parallel

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¿Cómo hacer lotes de productos internos en Tensorflow?

Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

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¿Por qué TensorFlow no puede ajustarse al modelo lineal simple si estoy minimizando el error medio absoluto en lugar del error cuadrado medio?

En Introducción acabo de cambiar loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) a loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y - y_data)) y el modelo no puede aprender, la pérdida se hizo más grande con el tiempo. ¿Por

neural-network deep-learning tensorflow

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¿Por qué la tasa de aprendizaje hace que los pesos de mi red neuronal se disparen?

Estoy usando tensorflow para escribir redes neuronales simples para un poco de investigación y he tenido muchos problemas con los pesos 'nan' durante el entrenamiento. Probé muchas soluciones diferentes, como cambiar el optimizador, cambiar la pérdida, el tamaño de los datos, etc., pero fue en...

machine-learning python tensorflow optimization gradient-descent

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¿Por qué mi modelo Keras aprende a reconocer el fondo?

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...

python deep-learning keras tensorflow

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Aprendizaje automático: escribir poemas

Soy un estudiante de aprendizaje automático, y en estos días estaba tratando de aprender a usar la biblioteca TensorFlow. He revisado varios tutoriales y pruebas y errores con Tensorflow, y pensé que la mejor forma de aprenderlo de verdad sería utilizarlo en un pequeño proyecto propio. He decidido...

machine-learning neural-network tensorflow

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¿Debería usar sklearn o tensorflow para redes neuronales?

Acabo de comenzar a aprender Redes neuronales para el aprendizaje profundo de cs231. Estoy tratando de implementar Neural Network en Python. Estoy mirando el uso de Tensorflow o scikit-learn. ¿Cuáles son algunas de las ventajas y desventajas de estas bibliotecas para esta

neural-network deep-learning tensorflow

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aumento de datos cuando se utiliza flow_from_directory en CNN

Quiero usar un pequeño conjunto de datos para crear el modelo CNN. Entonces, estoy usando el aumento de datos para aumentar el conjunto de datos del tren. ¿Debo usar todas las técnicas de aumento (argumentos) que se enumeran aquí ? Me di cuenta de que agregar muchos argumentos disminuye la...

deep-learning keras tensorflow convnet

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Error de memoria al usar más capas en el modelo CNN

En mi computadora portátil dell core i7 - 16GB RAM - 4gb 960m GPU, estoy trabajando en un proyecto para clasificar las imágenes de CT de pulmón usando CNN 3d. Estoy usando la versión de CPU de tensorflow. Las imágenes se preparan como tamaño de matriz numpy (25,50,50). Mi modelo CNN tenía 2 capas...

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