Perguntas com a marcação «keras»

Estou tentando criar um sistema de reconhecimento de gestos para classificar gestos ASL (American Sign Language) , então minha entrada deve ser uma sequência de quadros de uma câmera ou de um arquivo de vídeo, em seguida, ele detecta a sequência e a mapeia para a correspondência aula (dormir, ajudar, …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Detalhes: GPU : GTX 1080 Treinamento : ~ 1,1 milhão de imagens pertencentes a 10 classes Validação : ~ 150 mil imagens pertencentes a 10 classes Tempo por época : ~ 10 horas Eu configurei CUDA, cuDNN e Tensorflow (GPU Tensorflow também). Eu não acho que meu modelo é tão …

10 machine-learning  python  keras 

Gostaria de usar ANNs para o meu problema, mas o problema é que minhas entradas e saídas não são corrigidas. Eu fiz algumas pesquisas no google antes de fazer minha pergunta e descobri que a RNN pode me ajudar com o meu problema. Mas todos os exemplos que encontrei de …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

Contexto: Ao ajustar redes neurais com ativação relu, descobri que algumas vezes a previsão fica quase constante. Acredito que isso se deva à morte dos neurônios durante o treinamento, conforme indicado aqui. ( Qual é o problema da "ReLU moribunda" nas redes neurais? ) Pergunta: O que eu espero fazer …

10 machine-learning  neural-network  keras 

Aprendi que o Keras tem uma funcionalidade para "mesclar" dois modelos de acordo com o seguinte: 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 = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') Qual é o ponto em NNs de fusão, em quais situações é útil? É uma …

10 keras 

Sou iniciante no Keras e comecei com o exemplo do MNIST para entender como a biblioteca realmente funciona. O trecho de código do problema MNIST na pasta de exemplo Keras é fornecido como: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from …

10 python  neural-network  deep-learning  keras 

Eu tenho aprendido sobre redes neurais convolucionais. Ao examinar Kerasexemplos, deparei-me com três métodos diferentes de convolução. Ou seja, 1D, 2D e 3D. Quais são as diferenças entre essas três camadas? Quais são os casos de uso deles? Existem alguns links ou referências para mostrar seus casos de uso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

Atualmente, estou trabalhando em um modelo de regressão logística para genômica. Um dos campos de entrada que quero incluir como covariável é genes. Existem cerca de 24.000 genes conhecidos. Existem muitos recursos com esse nível de variabilidade na biologia computacional e centenas de milhares de amostras são necessárias. Se eu …

10 machine-learning  keras  scikit-learn 

É possível implementar vários softmaxes na última camada do Keras? Portanto, a soma dos nós 1-4 = 1; 5-8 = 1; etc. Devo optar por um design de rede diferente?

10 machine-learning  keras  multiclass-classification 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Estou tentando treinar essa implementação Keras do Deeplabv3 + no Pascal VOC2012, usando o modelo pré-treinado (que também foi treinado nesse conjunto de dados). Eu obtive resultados estranhos com a precisão convergindo rapidamente para a 1.0: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 …

9 python  deep-learning  keras  tensorflow 

Estou tentando treinar um modelo no keras e estou usando o ModelCheckpoint para salvar o melhor modelo de acordo com uma métrica de validação monitorada (no meu caso, o índice Jaccard ). Embora eu possa ver o modelo melhorando no tensorboard, quando tento carregar os pesos e avaliar o modelo, …

8 keras  convnet 

Quero fazer previsões um passo à frente para séries temporais com LSTM. Para entender o algoritmo, criei um exemplo de brinquedo: um processo autocorrelacionado simples. 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] + (1-p) * …

8 python  keras  time-series  lstm 

Como a camada de incorporação é treinada na camada de incorporação Keras? (digamos, usando back-end tensorflow, o que significa que é semelhante ao word2vec, glove ou fasttext) Suponha que não usamos uma incorporação pré-treinada.

8 keras  word-embeddings 

Estou usando o pacote Kerasno R para fazer uma rede neural. Como posso extrair a saída de uma camada oculta? Encontrei um exemplo em python, mas não sei como fazer isso em R.

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