autoencoder

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LSTM 음악 용 자동 엔코더 - Keras [시퀀스 시퀀싱]

그래서 약 200 곡 (곡당 ~ 3-5 분) 분량의 고정 된 벡터 표현을 배우려고하고 있으며 LSTM 기반 Sequence- to-sequence Autoencoder가 있습니다. 나는 다음과 같이 (librosa 사용) 오디오를 전처리하고 있습니다 : 난 그냥 주위 모양의 원시 오디오 신호의 시계열 (1500000) 받고 처음이야 - (2500000) 노

machine-learning deep-learning keras recurrent-neural-network autoencoder 2016-11-28

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Autoencoder의 가중치를 사용하여 tensorflow에서 신경망 초기화

필자는 Python과 Tensorflow를 사용하여 Autoencoder를 만들었습니다. Autoencoder를 구축하기 위해 Tensorflow 자습서를 사용하여 필기 자릿수로 설정된 MNIST 데이터를 읽는 Autoencoder를 작성하는 방법을 사용했습니다. 나는 그것을 CGRA 작곡의 특징을 발견하는데 사용했다. 지금까지 필자는 자체 데이터에서 사용

python tensorflow supervised-learning unsupervised-learning autoencoder 2017-01-31

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육각형 모양의 (그리고 binned) 이미지를위한 신경망?

이것은 실제로 개념적 질문입니다. 저는 언젠가 이것을 위해 노력해 왔지만, 제 문제를 해결할 수있는 좋은 방법을 찾지 못했습니다. 각 픽셀에 대한 b/w 강도 값이 hexagonal image with hexagonal binning/pixels이고이 값을 자동 자동 입력 장치에 넣으려고 시도하고 있지만 정사각형 또는 사각형 이미지 (정사각형 픽셀)를 사용

image-processing machine-learning autoencoder hexagonal-tiles 2016-12-22

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나는 GPU에 keras를 사용 autoencoder_layers.py 실행하려고하지만 난이 오류

autoencoder_layers.py이 github code import theano from keras import backend as K from keras.backend.theano_backend import _on_gpu from keras.layers.convolutional import Convolution2D, UpSampling2D

python neural-network gpu keras autoencoder 2017-02-20

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매개 변수 번호의 관점에서 Autoencoder 및 Neural Network Overfitting?

나는 두 클래스에 대해 1100 개의 시퀀스를 가지고 있습니다. 그 중 400은 class 1이고 700은 class 2입니다. 나는 2 뉴런의 숨겨진 레이어 자동 엔코더를 사용하여 내 기능을 캡처했습니다. 나의 초기 특징은 각 시퀀스에 대한 3 그램이다. 그래서 각 시퀀스마다 나는 6860 트라이 그램을 가지고 있습니다. 결과적으로 대부분의 입력 벡터는

machine-learning neural-network deep-learning n-gram autoencoder 2016-11-13

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교육은 매우 낮은 오류를 발생 시키지만 매우 (거의 모든 것) 출력은

입니다. 입력이 기본적으로 가우시안 노이즈가 적용된 벡터 인 일부 시뮬레이션 된 데이터에 자동 인코딩을 적용하려고합니다. https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/autoencoder.py 유일한 차이점은 내가 네트워크 매개 변수와 비용

python tensorflow neural-network autoencoder 2017-02-23

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TensorFlow에서 기본 위치 표시 자의 그래디언트를 얻는 방법은 무엇입니까?

자동 녹음기로 작업하고 있습니다. 내 tensorflow 그래프는 다음과 같이 보입니다 : (입력 이미지) --conv2d -> (압축 된 표현) --deconv2d -> (재구성 된 이미지). 압축 된 표현 텐서를 placeholder_with_default로 변경하여 원하는 값을 연결하고 재구성 된 것을 볼 수 있습니다. 압축 표현이 제공되지 않을 때

python tensorflow autoencoder 2017-01-12

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클러스터링에 자동 인코딩을 사용할 수 있습니까?

아래 코드에서 자동 레이블은 데이터 레이블이 있기 때문에 감독 된 클러스터링 또는 분류로 사용됩니다. http://amunategui.github.io/anomaly-detection-h2o/ 그러나 레이블이없는 경우 자동 녹음기를 사용하여 데이터를 클러스터링 할 수 있습니까? 감사합니다.

deep-learning h2o autoencoder 2016-11-24

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CLDNN (tensorflow)의 치수 감소

this scheme과 같은 tensorflow와 함께 CLDNN 구현을 작성하려고합니다. 치수 축소 레이어에 문제가 있습니다. 필자가 아는 한, 여러 개의 제한된 볼츠만 머신 (Restricted Boltmann Machine, RBMs)으로 만들어지고 자동 인코딩과 같은 역할을합니다. 레이어의 디코더 부분은 우물 치수를 줄이기 위해 인코더를 훈련시키는

tensorflow speech-recognition autoencoder rbm 2016-12-07

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내 데이터를 사용하여 Tensorflow 행렬 크기 오류가 발생했습니다.

나는 tensorflow를 처음 시작했습니다. 내 자신의 의학 원시 이미지 데이터와 함께 사용하고 간단한 자동 녹음기를 만들고 싶었지만 실패했습니다. 나는 marix 크기가 틀렸다고 생각합니다. 이것은 아마도 멍청한 질문이지만 그것을 이해할 수는 없습니다. 내 이미지 데이터 크기가 512 * 512 * 1이고 dtype이 int16입니다. 오류 Traceb

python machine-learning tensorflow autoencoder 2016-12-07

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