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    Keras

    에서 model.predict()를 사용하려고 시도 할 때 크기가 잘못되었습니다. 코드가 그 자체로 말하지만 모델을 훈련 시켰다고 생각합니다. 이제는 새로운 입력 데이터를 예측하는 데 사용하고 싶습니다. 새로운 입력 데이터가 잘못된 치수 인 것 같습니다. 당신이 모델과 예측 모두에 대한 코드 및 오류 메시지를 볼 수 있습니다 예측하고 오류 메시지가하려고 지
    python-3.x machine-learning tensorflow deep-learning keras 2017-12-18

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    내 네트워크 단지 내가 CNNs를 사용하여 여섯 클래스 분류를 수행하려고

    하나 개의 클래스를 예측한다. 내가 가지고있는 첫 번째 문제는 유효성 검사 손실과 정확도가 높게 시작된다는 것입니다. 낮은 값을도 훈련에 도달 할 때까지이 같은 값 에 갇혀 있기 때문에,하지 유효성 검사 정확도 계산 것으로 보인다. : 그것은 정말 나쁜 간다 정확도를 계산하기 시작 않는 그런 . 나는 다음과 같은 그물 사용하고 있습니다 : 레이블이 올바른지
    machine-learning neural-network deep-learning keras conv-neural-network 2017-12-18

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    왜 사소한 LSTM이 과장되지 않습니까?

    짧은 시퀀스를 예측하기 위해 아주 사소한 LSTM을 만들었지 만, 예상치 못한 방식으로 과부하가되지 않고 0의 손실에 접근합니다. 대신이 시퀀스를 그대로 배울 수있는 충분한 자유도가 있더라도 약 1.5의 손실로 수렴합니다. import tensorflow as tf import time tf.logging.set_verbosity(tf.logging.
    machine-learning tensorflow lstm rnn 2017-12-19

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    많은 기능을위한 scikit-learn의 기능 선택

    저는 Machine Learning의 초보자입니다. 49 가지 기능을 기반으로 이진 분류를 수행하고 있습니다. 처음 7 가지 기능은 float64 유형입니다. 다음 18 개 특징은 멀티 클래스 유형이고 나머지 I 위의 출력 [ 1.20621145e-01 3.71627370e-02 1.82239903e-05 5.40071522e-03 1.774319
    python-3.x machine-learning scikit-learn classification data-science 2017-12-19

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    Backpropagation 알고리즘 구현의 문제점은 무엇입니까?

    나는 MNIST 데이터 세트를 해킹하기 위해 숨겨진 계층이 아닌 신경망을 구현하려고 시도했다. 저는 Sigmoid를 활성화 함수로 사용하고 교차 엔트로피를 손실 함수로 사용했습니다. 내 네트워크에는 숨겨진 레이어가없고 입출력 만 있습니다. 이 코드는 backpropagation 알고리즘을 구현 한 부분이지만 예상대로 작동하지 않습니다. 손실 함수의 강하는
    machine-learning neural-network backpropagation 2017-12-19

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    스케일링 된 모델로 앞으로 한 발 앞서 예측하는 방법

    예측을위한 ML 모델을 올바르게 구현했습니다. 나는 첫째로 모든 입력 특징를 측정했다. 그것은 와 모델이 그 모델을 사용하여, 기능을 확장 앞서 한 단계을 예측하는 비 확장 것들을 제공 기차에 대한 모든 권리 인가? 아마 더 엔지니어링없이 작동하지 않을 것 today_s_input_variables = np.array([[159, 500000, 6]])
    python-3.x machine-learning scale 2017-12-19

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    비용 기능 훈련 대상 대 정확성 목표 원하는 목표

    신경망을 학습 할 때 우리는 일반적으로 연속적이며 차별화 할 수있는 실수 값 비용 함수에 의존하는 그라디언트 디센트를 사용합니다. 최종 비용 함수는 예를 들어 평균 제곱 오차를 취할 수 있습니다. 또는 다른 방법으로, 그래디언트 디센트는 최종 목표가 회귀 인 것으로 암묵적으로 가정합니다. 실수 값을 최소화합니다. 때로는 신경망에서 수행하고자하는 것은 분류입
    machine-learning tensorflow neural-network classification gradient-descent 2017-12-19

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    Sparking Water가 H20을 통해 얻는 이점 컴퓨터 학습 라이브러리

    Sparkling Water는 Spark 환경에서 실행되는 H20이므로 Spark Engine (및 모든 Spark 분산 구조)을 사용하여 컴퓨팅을 분산시킬 수 있음을 이해했습니다. H2O가 이미 기계 학습을위한 분산되고 확장 가능한 라이브러리이기 때문에 이점 인 공연이 있습니까? H2O의 독립 실행 형 버전은 실제로 컴퓨터 클러스터에서 분산 처리를 관리
    apache-spark machine-learning h2o sparkling-water 2017-12-19

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    겹쳐진 패치 이미지에서 이미지 재구성

    나는 this 링크에 설명 된대로 이미지에서 텐서 겹치는 패치 을 얻기 위해 tf.extract_image_patches()을 사용했습니다. 언급 된 링크의 대답은 겹치는 패치에서 이미지를 재구성하기 위해 tf.space_to_depth()을 사용할 것을 제안합니다. 그러나 문제는 이것이 내 경우에 바람직한 결과를 제공하지 않는다는 것과 연구를 통해 tf.
    python-3.x machine-learning tensorflow computer-vision 2017-12-20

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    tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError : 연산 유형이 NS80011718

    Tensorflow 1.4 바이너리 실행에 'FertileStatsResourceHandleOp'등록되지 않은, python3.5, window7 (64) https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/2_BasicModels/random_forest.py에서 텐서 포리스
    tensorflow machine-learning deep-learning 2017-12-20
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