Preguntas etiquetadas con keras

Estoy usando Python Keras packagepara la red neuronal. Este es el enlace . ¿Es batch_sizeigual al número de muestras de prueba? De Wikipedia tenemos esta información: Sin embargo, en otros casos, evaluar el gradiente de suma puede requerir evaluaciones costosas de los gradientes de todas las...

Necesita comprender el funcionamiento de la capa 'Incrustación' en la biblioteca Keras. Ejecuto el siguiente código en Python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding model = Sequential() model.add(Embedding(5, 2, input_length=5)) input_array =...

Estoy entrenando una red neuronal para clasificar un conjunto de objetos en n-clases. Cada objeto puede pertenecer a múltiples clases al mismo tiempo (multi-clase, multi-etiqueta). Leí que para problemas de varias clases generalmente se recomienda usar softmax y entropía cruzada categórica como la...

Aquí, eche un vistazo: puede ver exactamente dónde terminan los datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento van de a .−1−1-1111 Usé Keras y una red densa 1-100-100-2 con activación de tanh. Calculo el resultado a partir de dos valores, p y q como p / q. De esta manera puedo lograr...

Estoy tratando de usar el ejemplo descrito en la documentación de Keras llamada "Stacked LSTM para la clasificación de secuencia" (vea el código a continuación) y no puedo descifrar el input_shapeparámetro en el contexto de mis datos. Tengo como entrada una matriz de secuencias de 25 posibles...

Estaba revisando los documentos de convolución de Keras y he encontrado dos tipos de convulsiones Conv1D y Conv2D. Hice una búsqueda en la web y esto es lo que entiendo sobre Conv1D y Conv2D; Conv1D se usa para secuencias y Conv2D usa para imágenes. Siempre pensé que las redes de convolución...

¿Podemos dar imágenes con tamaño variable como entrada a una red neuronal convolucional para la detección de objetos? Si es posible, ¿cómo podemos hacer eso? Pero si tratamos de recortar la imagen, perderemos una parte de la imagen y si tratamos de cambiar el tamaño, se perderá la claridad de la...

Como seguimiento a Mi red neuronal ni siquiera puede aprender la distancia euclidiana , simplifiqué aún más y traté de entrenar una única ReLU (con peso aleatorio) en una sola ReLU. Esta es la red más simple que existe y, sin embargo, la mitad del tiempo no logra converger. Si la suposición...

¿Cómo se entrena la capa de incrustación en la capa de incrustación de Keras? (digamos que usa el tensorflow backend, lo que significa que es similar a word2vec, glove o fasttext) Supongamos que no utilizamos una incrustación

Después de analizar esta pregunta: Intentando emular la regresión lineal usando Keras , he intentado dar mi propio ejemplo, solo para estudiar y desarrollar mi intuición. Descargué un conjunto de datos simple y usé una columna para predecir otra. Los datos se ven así: Ahora acabo de crear un...

El LSTM en el siguiente código Keras input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) puede ser representado como Entiendo que cuando llamamos a model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))la (única) unidad LSTM,...

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado el año pasado . El entrenamiento después de 15 épocas en el...

Soy nuevo en Keras y necesito tu ayuda. Estoy entrenando una red neuronal en Keras y mi función de pérdida es la salida cuadrada b / n de la red y el valor objetivo. Quiero optimizar esto usando Gradient Descent. Después de pasar por algunos enlaces en la red, he llegado a saber que generalmente...

Así que estoy tratando de enseñarme a mí mismo las redes neuronales (para aplicaciones de regresión, no para clasificar imágenes de gatos). Mis primeros experimentos fueron entrenar una red para implementar un filtro FIR y una Transformada Discreta de Fourier (entrenamiento en señales "antes" y...