mxnet

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간단한 1 레이어 모델의 출력 (바이어스 및 무게)을 플로팅하는 방법은 무엇입니까?

필자는 매우 간단한 모델을 가지고 있습니다.이 모델은 숨겨진 레이어에 입력 된 데이터를 2 단위로 표시 한 다음 활성화 레이어로 출력 한 다음 softmax 레이어로 출력합니다. mxnet 어떻게 하나가이 음모를 꾸미고 가겠어요, 이것은 분리 초평면을 나타내는 기하학적 직관 주어진 fullyconnected0_bias -> [ 1.8431 -1.84309]

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C++에서 MXNet 모델을 사용하려면 어떻게해야합니까?

모델을 교육 한 후에 C++에서 어떻게 사용합니까? 나는 MXNet을 시도했다. incubator-mxnet/example/image-classification/predict-cpp/ 과 incubator-mxnet/cpp-package/example/.

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retrain mxnet in R

나는 mxnet을 사용하여 신경망을 만들었습니다. 이제이 모델을 새로운 데이터 요소에 대해 반복적으로 교육하고 싶습니다. 새로운 데이터 포인트를 시뮬레이션 한 후에이 모델에서 새로운 그라디언트 디센트 업데이트를 만들고 싶습니다. 모델을 외부 파일에 저장하고 다시로드하고 싶지 않습니다. 다음 코드를 작성했지만 새 교육 단계 후에 가중치가 변경되지 않습니다.

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API.AI (DialogFlow), LUIS, WIT.AI 또는 다른 AI 프레임 워크가 아닌 MxNet을 사용하여 채팅 보트를 개발하면 어떤 이점이 있습니까?

저는 소매점 프로젝트를위한 자체 대화방을 개발하고 싶습니다. API.AI (DialogFlow), LUIS, WIT.AI 및 Whatsan 가상 에이전트와 같은 다른 프레임 워크를 확인했습니다. 그러나 나는 또한 MXNet을 방문합니다. 따라서 MxNet을 사용하여 자체 챠트 봇을 개발하면 위에 언급 된 내장 API에 비해 무엇이 유리한 지

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sae.dnn (deepnet)에서 mx.mlp (mxnet) 오류로 변환

deepnet에서 mxnet으로 코드를 변환하려고하는데 잘못된 것이 무엇인지 잘 모르겠습니다. 나는라는 오류 메시지를 받고 있어요 : "Error in nn$W[[i -1]] %*% t(post)". requires numeric/complex matrix/vector arguments Calls: neural.predict -> nn.predict -

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mxnet에서 가중치 softmax 출력 사용자 정의 작업을 수행하는 방법은 무엇입니까?</p> <pre><code>cls_prob = mx.symbol.SoftmaxOutput(data=data, label=label, multi_output=True, normalization='valid', use_ignore=True, ignore_label=-1, name='cls_prob') </code></pre> <p>현재 코드 :

나는 가 원래 기능은 물론 아래처럼 작동 가중 버전으로 mx.symbol.SoftmaxOutput 교체 (전체 데이터 세트에서 라벨의 주파수로 다른 무게의 존경을 지정) 할 나는 아래와 같이 썼다. 코드는 오류없이 실행될 수 있지만 손실은 빠르게 nan로 폭발합니다. 나는 탐지 문제를 다루고 있는데, RCNNL1의 손실은 CustomOp로 코드를 사용할 때

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Mxnet - 밀집 층의 무게 모양 이해

Mxnet 프레임 워크를 이해하고 있습니다. 반면 다음 나는 고밀도 레이어 생성되는 코드의 다음 부분을 참조이 Linear Regression article : net = gluon.nn.Dense(1, in_units=2) # input dimension= 2, output dimension = 1 을하지만 왜 print(net.weight)이 모양이

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객체 검색을 위해 Mxnet Faster RCNN을 사용하여 각 클래스의 평균 정밀도를 출력하는 방법

9 개의 클래스 (배경 포함)가있는 자체 데이터 세트에서 객체 검색에 더 빠른 rcnn (mxnet)을 사용하고 있습니다. 그러나, 나는 결국 훈련 과정에서 9 개의 모든 클래스에 대해 평균 정확도를 인쇄하는 것으로 나타났습니다. 또한 테스트 과정에서 평균 정밀도를 인쇄하고 모든 9 개 클래스를 리콜합니다. 교육 과정에서 각 클래스의 정확성을 테스트하고 테

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AWS에 mxnet 0.12.1 설치 cuda9 심층 학습 AMI

AWS 심층 학습 AMI는 mxnet 0.12.0 RC와 함께 제공됩니다. 분명히이 버전에는 무작위 초기화 가중치를 0으로 설정하는 버그가 있습니다. 사전 설치된 mxnet을 제거하고 업그레이드하는 방법은 무엇입니까? EC2 사용자로 SHH를 통해에 기록 , 나는 cd src sudo rm -rf mxnet git clone --recursive git

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MxNet을 사용하여 신경망을 훈련 할 때 일부 드롭 아웃을 설정하는 방법은 무엇입니까?

MxNet을 사용하여 Deep Convolutional Neural Network를 교육 할 때 과핑을 줄이기 위해 어느 정도의 드롭 아웃을 설정하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까? 네트워크 아키텍처에서 수동으로 드롭 아웃을 구현하지 않고 드롭 아웃 속도를 추가하는 방법이 있습니까?