autoencoder

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TensorFlow에서 채널별로 완전히 연결된 레이어를 적용하는 방법

정말 천천히 진행되는 무언가에 내 머리를 긁적이며 다시 최적화 할 수 있기를 바랍니다. 그래서 TensorFlow에서 인코더와 디코더 사이에 큰 잠복 공간이있는 컨볼 루션 자동 인코더를 구현하려고합니다. 이제는 일반적으로 완전히 연결된 레이어가있는 디코더에 인코더를 연결하지만 잠재적 인 공간은 높은 차원을 가지므로 계산하기에 너무 많은 기능을 생성하게됩니다

python tensorflow deep-learning autoencoder 2017-11-29

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음악 인코딩을위한 스파이럴 손실 기능

음악 생성을위한 자동 인코딩을 개발하려고합니다. 그 목적을 추구하면서 나는 음악적 관계를 포착하는 손실 함수를 개발하려고 시도하고있다. 나의 현재 아이디어는 시스템이 다른 옥타브에서 같은 음을 예측하면 음이 틀렸을 때보다 손실이 작아야한다는 'Spiral'loss function입니다. 또한 B 및 D에서 C와 같은 정확한 음표에 가까운 음표는 작은 손실을

deep-learning music pytorch autoencoder 2017-12-05

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autoencoder 단지 내가 1D에 몇 가지 간단한 2D 데이터를 완화 Autoencoder에 지금하고 있어요 선형 출력을

안녕 얘들 아, 을 제공합니다. 아키텍처는 2 - 10 - 1 - 10 - 2 뉴런/레이어입니다. 정품 인증 기능 나는 모든 레이어에서 시그 모이 드를 사용하지만 출력 레이어에서는 ID를 사용합니다. Accord.NET Framework을 사용하여 빌드하고 있습니다. 저는 초기 체중, 학습 속도, 운동량 및 체중 감량을 변경할 수있는 RBM 및 CD 알고리

deep-learning autoencoder accord.net 2017-12-05

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tensorflow에서 분류 작업을 위해 autoenocder에서 숨겨진 레이어를 다시 사용하는 방법

누군가가 뉴런 네트워크의 분류 작업에 숨겨진 자동 레이어 레이어를 재사용하는 방법을 설명 할 수 있습니다. 내 멀티 레이어 퍼셉트론에서 자동 인코딩의 두 레이어를 사용하고 싶습니다. tensorflow에서 모델 당신이 다음 숨겨진 표현이 autoencoder 훈련 후 분류 에 사용할 수있는 자동 enocder 당신이 입력에서 전진 패스를 만들 이제 당신의

tensorflow autoencoder 2017-12-16

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Keras : LSTM Seq2Seq autoencoder 입력 호환성에 오류 내가 여기 Seq2Seq의 예제를 실행하기 위해 노력하고있어

, https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector from keras.models import Model inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim)) encoded =

keras lstm autoencoder 2017-12-25

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2D에서 컨볼루션 자동 인코딩을 사용하는 3D

2D 이미지에서 3D 오브젝트를 재구성하고 싶습니다. 이를 위해 컨볼 루션 자동 엔코더를 사용하려고합니다. 그러나 어떤 레이어에서 치수를 들어야합니까? “RuntimeError: invalid argument 2: size ‘[1 x 1156 x 1156]’ is invalid for input of with 2312 elements at pytorch-s

python machine-learning deep-learning pytorch autoencoder 2017-11-19

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저장 여기에서 논의 된 내용에 근거하여 mnist 데이터 세트에 대한 잡음 제거의 autoencoder을 넣어

Keras 콜백와 함께 최고의 val_loss : https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html 내가 어떻게 입력 이미지 변화의 재건을 통해 볼려고 해요 시각; DAE 스파이크 (훈련 및 검증 모두)가 손실되는 경우가 있음을 알고 있습니다 (예 : ~ 0.12 ~ 3.0의 손실). 훈련 과정에서 이러

python keras autoencoder 2017-12-12

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병목 현상이없는 Keras autoencoder가 원본 데이터를 반환하지 않습니다.

tensorflow 백엔드가있는 Keras를 사용하여 자동 인코딩을 시도하고 있습니다. 특히, n_components (즉, 200) 개의 샘플링 된 n_times (즉, 20000)의 벡터 데이터를 가지고 있습니다. 시간 t를 훈련 할 때 나는 그것을 시간 t와 만 비교하는 것이 중요합니다. 그것은 샘플링 시간을 뒤섞고있는 것으로 보입니다. 나는 병목 현

python neural-network keras autoencoder 2017-12-14

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ValueError : target : expected model_2에 shape (None, 252, 252, 1)가 있지만 shape (300, 128, 128, 3) 배열이 있습니다.

안녕하세요 저는 일류 분류를위한 이미지 분류기를 구축하고 있습니다. (autoencoder_model.fit) (ValueError : 대상을 검사 할 때 오류가 발생했습니다 : shape_2 (없음, 252, 252, 1)을 가질 것으로 예상되는 model_2에 배열이 있습니다. 모양 (300, 128, 128, 3).) num_of_samples = i

python image-processing machine-learning keras autoencoder 2017-12-16

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축소 치수 세트에서 피쳐 이름을 추출하는 방법은 무엇입니까?

내 세트의 치수를 줄이기 위해 PCA 및/또는 딥 자동 코드를 사용하고 있습니다.하지만 제 질문은 세트의 치수를 줄이는 대신 가능한 것입니다. 또는이 치수의 피쳐 이름을 수신하는 방법은 무엇입니까? ? 예를 들어 : encoded_out[0:2] out: array([[ 3.74947715, 0. , 3.22947764], [ 3.93903

tensorflow machine-learning deep-learning pca autoencoder 2017-12-22

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