gradient-descent

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이 TensorFlow 샘플은 실제로 update_weights.run가 이해 솔루션

새로운 tensorflow하기, 파이썬과 NumPy와 (거의) 나는 아래의 코드에서 (I가이 샘플의 모든 것 같아요)을 찾기 위해 가중치를 갱신 않는 방법() 호출은 손실을 계산하고 새 가중치를 개발하는 것입니다. 내가보기에는 이것이 실제로 무게가 바뀌는 원인이되는 것입니다. 난이 난 가중치에 배치되는 update_weights.run() 및 새로운 값 사

python numpy tensorflow gradient-descent 2016-09-20

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몇 포인트의 분실, 맞춤형 손실 함수 및 기울기로서의 손실 기능

금속 코일의 품질을 예측하려고합니다. 나는 너비가 10 미터이고 길이가 1에서 6 킬로미터 인 금속 코일을 가지고있다. 훈련 데이터로서 ~ 600 개의 매개 변수가 각각 10 미터 측정되고 최종 품질 관리 표시가 좋음/나쁨 (전체 코일의 경우)입니다. 나쁜 것은 코일이 나쁘다는 것을 의미하는 최소한 1 개의 장소가 있다는 것을 의미합니다. 정확하게 데이터가

python machine-learning scikit-learn gradient-descent 2016-09-26

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CNN은 특정 기능 채널을 훨씬 더 많이 측정 할 수 있습니까?

이것은 가설적인 질문입니다. 가정 나는 2 개 클래스 의미 분할 작업을하고 있어요 내 지상 진리는 바이너리 마스크입니다 배치 크기가 내 네트워크의 임의의 지점에서 1 입니다 도형 크기가 90 x 45 x 512 인 'conv_5'이라는 컨볼 루션 계층입니다. 이제 이걸 가져 가자. (훈련 도중) 나는 진실 마스크를 'conv_5'에 연결할 것이라고 결정했다

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2016-10-13

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Tensorflow : 사전 훈련 된 Vgg 모델에서 변수로

을 변환하십시오. 내 질문은 어떻게 미리 훈련 된 Vgg16 모델에서로드 된 상수 텐서를 tf.Variable 텐서로 변환 할 수 있습니까? 동기 부여는 Conv4_3 레이어의 커널과 관련하여 특정 손실 그라디언트를 계산해야하지만 커널은 tf.Constant 유형으로 설정되어 있으며 tf.Optimizer.compute_gradients 메서드로 허용되지

tensorflow gradient-descent 2016-10-16

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학습 속도를 사용하는 SGD 수렴 테스트

누구든지이 lecture의 8 분에 Hugo Larochelle이 발표 한 수렴 테스트에 대한 설명을 제공 할 수 있습니까?

machine-learning neural-network gradient-descent convergence 2016-09-12

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Backpropagation Neural Network가 작동하지 않습니다.

방금 ​​기계 학습 및 신경망을 연구하기 시작 했으므로 backpropagation의 작동 방식을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 간단한 매트릭스 기반 접근법을 사용하여 Java에서 간단한 NN을 개발하려고했습니다. 하나의 교육 예제 만 입력하면 네트워크가 완벽하게 작동하지만 더 많이 사용하려고하면 출력은 항상 원하는 교육 출력의 평균입니다. http

java matrix neural-network backpropagation gradient-descent 2016-09-20

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코드 바닐라 그래디언트 하강

필자는 내 비용 f (x, y) 및 그래디언트 dx와 dy를 계산할 때 사용하는 특정 분석 그래디언트가 있습니다. 실행되지만 그래디언트 디센트가 손상되었는지 알 수 없습니다. 내 부분 파생 상품 x와 y를 그릴 필요가 있습니까? import math gamma = 0.00001 # learning rate iterations = 10000 #steps

python machine-learning gradient-descent 2016-09-25

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파이썬의 numpy를 사용한 확률적인 그래디언트 디센트 구현

파이썬 numpy 라이브러리를 사용하여 확률 적 그래디언트 디센트를 구현해야합니다. 나는 또한 다음과 같은 도움말 기능을 제공하고있어 def compute_stoch_gradient(y, tx, w): """Compute a stochastic gradient for batch data.""" def stochastic_gradient_desc

python numpy machine-learning gradient-descent 2016-10-11

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왜 caffe와 함께 훈련하는 동안`Train net output`과`iteration loss`가 같은가?

저는 AlexNet을 caffe를 사용하여 제 자신의 데이터로 교육하고 있습니다. 내가 보는 문제 중 하나는 "Train net output" 손실과 "반복 손실"이 교육 과정에서 거의 동일하다는 것입니다. 또한,이 손실은 변동이 있습니다. 좋아 : ... ...Iteration 900, loss 0.649719 ... Train net output #

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2016-10-16

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없음 그라디언트 디센트로 데이터를 최적화하는 동안의 값

나는 tensorflow에서 작은 신경 네트워크를 만들려고 노력 중이며 이것에서 조금 새로운 것입니다. 튜토리얼 (http://de.slideshare.net/tw_dsconf/tensorflow-tutorial)에서 이것을 보았고 Null 값을 얻었으므로 그라디언트 디센트로 가중치를 최적화 할 때까지 모든 것이 잘 작동합니다. with tf.Session

tensorflow placeholder nonetype gradient-descent 2016-09-13

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