keras

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    4 차원 입력으로 LSTM에 피드하는 방법은 무엇입니까?

    다음과 같은 시퀀스 입력이 있습니다. (6000, 64, 100, 50) 6000은 샘플 시퀀스의 수입니다. 각 시퀀스는 길이가 64입니다. Keras를 사용하여 LSTM에이 입력을 맞출 계획입니다. 내가 설정 내 입력이 방법 : input = Input(shape=(64, 100, 50)) 이것은 내가 지금처럼 내 LSTM에 input를 둘 때, 그러
    python machine-learning keras lstm 2017-11-21

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    Keras : 하나의 디렉토리에 모든 이미지 보관

    단일 디렉토리 (각 클래스의 하위 폴더 없음)에 저장된 많은 이미지 (10M +)로 작업하고 pandas DataFrame을 사용하여 클래스 레이블을 추적합니다. 이미지 양은 메모리에 맞지 않으므로 디스크에서 미니 바이트를 읽어야합니다. 지금까지 Keras .flow_from_directory()을 사용했지만 이미지를 클래스 당 하나의 하위 폴더로 이동해야
    python deep-learning keras 2017-11-21

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    Keras의 Conv2D와 Convolution2D의 차이점

    Tensorflow에 대한 답변이 이미 있습니다. 하지만 문제는 그게 내 IDE에서 Conv2D는 클래스 이고 Convolution2D는 변수입니까? keras source code에서
    machine-learning neural-network keras convolution keras-layer 2017-11-21

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    Keras의 역 전파?

    누구나 Kerp에서 backpropagation이 어떻게 수행되는지 알 수 있습니까? 나는 그것이 Torch에서 쉽고 Caffe에서 복잡하다는 것을 읽었지 만, Keras로 그 일을하는 것에 대해서는 아무것도 찾을 수 없습니다. 나는 Keras (매우 초보자)에서 자신의 레이어를 구현하고 있으며 역 전파를 수행하는 방법을 알고 싶습니다. 미리 감사드립니다.
    python deep-learning keras keras-layer 2017-11-21

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    keras 모델에 특정 텐서를 올바르게 공급하는 방법

    표준 텐서 흐름 연산의 일부로 Keras 모델을 사용할 수 있도록 입력에 특정 자리 표시자를 사용하여 모델을 만듭니다. model.predict을하려고 할 때 그러나, 나는 오류 얻을 : InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'P
    machine-learning tensorflow deep-learning keras 2017-11-21

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    수익 ValueError : 파이썬에서 압축 할 값이 너무 많습니다 (예상 2).

    이 스레드에서 제안한 회귀 솔루션을 구현하는 데 문제가 있습니다. Using Keras ImageDataGenerator in a regression model 또 다른 스택 질문 비슷한 문제를 가지고 : Tensorflow ValueError: Too many vaues to unpack (expected 2)하지만 내 경우에 작동 할 수있는 솔루션을 찾
    python tensorflow runtime-error keras generator 2017-11-21

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    keras.argmax에서 axis = -1의 의미는 무엇입니까?

    저는 Keras의 초보자이며 keras.argmax (a, 축 = -1) 및 keras.max (a, 축 = -1)을 이해하는 데 도움이 필요합니다. a.shape = (19, 19, 5, 80) 일 때 axis = -1의 의미는 무엇입니까? 당신이 keras.argmax (A, 축 = -1)와 keras.max (A, 축 = -1)의 출력됩니다 것을 미리
    keras axis argmax 2017-11-22

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    내 모델이 잘 작동합니까?

    나는 CNN을 잠시 동안 공부해 왔지만 아직 그것에 대해 잘 모른다. 그래서 중요한 것으로 생각한 것을 삽입했습니다. 저는 10 개의 클래스가있는 1400 개의 이미지가 포함 된 손 제스처의 데이터 세트가 있습니다. 나는 spyder IDE에서 keras에 CNN 모델을 구축하고 있습니다. 순차가 아래에 있습니다. model = Sequential()
    keras conv-neural-network gesture-recognition 2017-11-22

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    케 라스 모델의 fit_generator()

    def Generate(): i = 0 while 1: i = i%int(Numb/batch_size) my_input_batch = my_input[i*batch_size : (i+1)*batch_size] my_output_batch = my_output[i*batch_size : (i+1)*batch_size]
    python keras lstm 2017-11-22

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    CNN 회귀 분석은 각 테스트 이미지에 대해 동일한 값을 예측합니다.

    그래서 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 나는 로봇이 몰고 간 지형 패치의 약 200k 64x64x3 RGB 이미지를 가지고있다. 각 패치에는 해당 이미지 패치의 거친 정도에 해당하는 레이블이 있습니다. 조도 값의 범위는 0-160입니다. 데이터는 다양한 속도로 움직이는 로봇과 함께 수집되어 러프 니스 값의 범위를가집니다. 내 목표는 패치의 거칠기를
    deep-learning keras conv-neural-network convolution 2017-11-23
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