Perguntas com a marcação «keras»

Biblioteca de rede neural de alto nível de código aberto para Python e R. É capaz de usar TensorFlow ou Theano como back-end.

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Qual é o tamanho do lote na rede neural?
Estou usando Python Keras packagepara rede neural. Este é o link . É batch_sizeigual ao número de amostras de teste? Da Wikipedia, temos esta informação: No entanto, em outros casos, a avaliação do gradiente de soma pode exigir avaliações dispendiosas dos gradientes de todas as funções de soma. Quando o …

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Como a camada 'Incorporação' de Keras funciona?
Precisa entender o funcionamento da camada 'Incorporação' na biblioteca Keras. Eu executo o seguinte código em 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 = np.random.randint(5, size=(1, 5)) model.compile('rmsprop', 'mse') output_array = model.predict(input_array) que fornece a seguinte saída …

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Que função de perda para tarefas de classificação multi-classe e multi-rótulo em redes neurais?
Estou treinando uma rede neural para classificar um conjunto de objetos em n-classes. Cada objeto pode pertencer a várias classes ao mesmo tempo (multi-classe, multi-rótulo). Li que, para problemas com várias classes, geralmente é recomendável usar softmax e entropia cruzada categórica como a função de perda em vez de mse …


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Entendendo o parâmetro input_shape no LSTM com Keras
Estou tentando usar o exemplo descrito na documentação do Keras chamada "LSTM empilhado para classificação de sequência" (consulte o código abaixo) e não consigo descobrir o input_shapeparâmetro no contexto dos meus dados. Eu tenho como entrada uma matriz de sequências de 25 caracteres possíveis codificados em números inteiros para uma …
20 lstm  keras  shape  dimensions 


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É possível fornecer imagens de tamanho variável como entrada para uma rede neural convolucional?
Podemos fornecer imagens com tamanho variável como entrada para uma rede neural convolucional para detecção de objetos? Se possível, como podemos fazer isso? Mas se tentarmos cortar a imagem, perderemos uma parte da imagem e se tentarmos redimensionar, a clareza da imagem será perdida. Isso significa que usar a propriedade …



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Diferença entre uma única rede LSTM e uma rede neural LSTM de 3 unidades
O LSTM no seguinte código Keras input_t = Input((4, 1)) output_t = LSTM(1)(input_t) model = Model(inputs=input_t, outputs=output_t) print(model.summary()) pode ser representado como Entendo que quando chamamos model.predict(np.array([[[1],[2],[3],[4]]]))a (apenas) unidade LSTM processa primeiro o vetor [1], depois [2] mais o feedback da entrada anterior e assim por diante até o vetor …





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Minha rede neural não consegue nem aprender a distância euclidiana
Então, eu estou tentando me ensinar redes neurais (para aplicações de regressão, não classificando imagens de gatos). Minhas primeiras experiências foram treinando uma rede para implementar um filtro FIR e uma Transformada Discreta de Fourier (treinamento em sinais "antes" e "depois"), pois essas são operações lineares que podem ser implementadas …

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