Perguntas com a marcação «tensorflow»

No MNIST para iniciantes em ML, eles definem entropia cruzada como Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y): =-∑EuyEu′registro⁡(yEu)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) yiyEuy_i é o valor de probabilidade previsto para a classeiEui ey′iyEu′y_i' é a verdadeira probabilidade para essa classe. Questão 1 Não é um problema que yiyiy_i (no log(yi)log⁡(yi)\log(y_i) ) possa …

115 machine-learning  tensorflow 

Estou usando o TensorFlow para experimentos principalmente com redes neurais. Embora eu tenha feito algumas experiências (XOR-Problem, MNIST, algumas coisas de Regressão, ...) agora, luto com a escolha da função de custo "correta" para problemas específicos, porque no geral eu poderia ser considerado um iniciante. Antes de vir para o …

49 machine-learning  python  neural-network  statistics  tensorflow 

Como você pode programar na biblioteca keras (ou tensorflow) para particionar o treinamento em várias GPUs? Digamos que você esteja em uma instância do Amazon ec2 com 8 GPUs e que gostaria de usá-los para treinar mais rapidamente, mas seu código é apenas para uma única CPU ou GPU.

33 python  deep-learning  tensorflow  keras  gpu 

Eu li sobre o NCE (uma forma de amostragem de candidatos) dessas duas fontes: Gravação de Tensorflow Papel original Alguém pode me ajudar com o seguinte: Uma explicação simples de como o NCE funciona (achei difícil analisar e entender o que foi dito acima, então seria ótimo algo intuitivo que …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

Tanto o PyTorch quanto o Tensorflow Fold são estruturas de aprendizado profundo destinadas a lidar com situações em que os dados de entrada têm comprimento ou dimensões não uniformes (ou seja, situações em que gráficos dinâmicos são úteis ou necessários). Gostaria de saber como eles se comparam, no sentido de …

26 python  deep-learning  tensorflow  pytorch 

Estou tentando mesclar dois modelos Keras em um único modelo e não consigo fazer isso. Por exemplo, na Figura em anexo, gostaria de buscar a camada intermediária da dimensão 8 e usá-la como entrada para a camada (da dimensão 8 novamente) no Modelo e depois combinar o Modelo A e …

26 machine-learning  python  deep-learning  keras  tensorflow 

Eu tenho um conjunto de dados contendo 34 colunas de entrada e 8 colunas de saída. Uma maneira de resolver o problema é pegar as 34 entradas e criar um modelo de regressão individual para cada coluna de saída. Gostaria de saber se esse problema pode ser resolvido usando apenas …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Keras suporta tanto TensorFlow e Theano como backend: quais são as vantagens / desvantagens de escolher um contra o outro, além do fato de que, atualmente, nem todas as operações são implementadas com o backend TensorFlow?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

Talvez isso seja muito amplo, mas estou procurando referências sobre como usar o aprendizado profundo em uma tarefa de resumo de texto. Eu já implementei a sumarização de texto usando abordagens padrão de frequência de palavras e classificação de frases, mas gostaria de explorar a possibilidade de usar técnicas de …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

Estou um pouco confuso ao escolher entre Keras (keras-team / keras) e tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) para o meu novo projeto de pesquisa. Há um debate em que Keras não pertence a ninguém, então as pessoas ficam mais felizes em contribuir e será muito mais …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow 

Eu sou um novato em aprendizado profundo. Existe alguma maneira agora de usar o TensorFlow com GPUs Intel? Se sim, por favor, aponte-me na direção certa. Caso contrário, informe-me sobre qual estrutura (se houver) (Keras, Theano etc.) posso usar para o meu controlador gráfico integrado ao processador Intel Corporation Xeon …

20 tensorflow  keras  theano  gpu 

Do código Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Não consigo entender o que isso significa. Quais são as unidades da célula LSTM. Entrada, saída e esquecer portões? Isso significa "número de unidades na camada de projeção recorrente para Deep LSTM". Então, por …

19 neural-network  tensorflow  rnn 

Eu sou novato em aprendizado de máquina e keras e agora estou trabalhando em um problema de classificação de imagem com várias classes usando keras. A entrada é marcada como imagem. Após algum pré-processamento, os dados de treinamento são representados na lista Python como: [["dog", "path/to/dog/imageX.jpg"],["cat", "path/to/cat/imageX.jpg"], ["bird", "path/to/cat/imageX.jpg"]] o …

18 machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding 

Estou tentando calcular a quantidade de memória necessária para uma GPU treinar meu modelo com base nas notas de Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Minha rede possui 532.752 ativações e 19.072.984 parâmetros (pesos e vieses). Esses são todos os valores flutuantes de 32 bits; portanto, cada um deles ocupa 4 bytes de …

17 deep-learning  tensorflow 

Estou trabalhando no reconhecimento de fala com o Tensorflow e planejo treinar o LSTM NN com um conjunto de dados massivo de ondas. Devido aos ganhos de desempenho, pretendo usar os tfrecords. Existem vários exemplos na internet (Inception for ex.) Em que os arquivos tfrecords são divididos em shards. Minha …

17 python  tensorflow