neural-network

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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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Word2Vec이 제대로 작동하지 않는 스킵 그램

word2vec 유사성 사전을 만들려고합니다. 하나의 사전을 만들 수 있었지만 유사점이 제대로 채워지지 않았습니다. 내 코드에서 아무 것도 놓치고 있습니까? 입력 샘플 데이터 텍스트 TAK PO LUN UNIT 3 15/F WAYSON COMMERCIAL G 28 CONNAUGHT RD WEST SHEUNG WAN - EDDY SUSANTO YAHYA R

scikit-learn neural-network word2vec gensim word-embedding 2017-12-20

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단일 출력 노드를 사용할 때만 학습하는 신경망

저는 1/0,1 * 1, 1 * 2, ... 1 * 9와 같은 기본 곱셈을 수행하는 방법을 학습하는 신경 회로망에서 작업 해 왔습니다. 위의 값을 두 개의 입력으로 매핑합니다 (1, 0.0; 1, 0.1; 1, 0.2; ... 1, 0.9. 나의 초기 아이디어는 다음과 같은 10 개의 출력 노드를 사용하는 것이었다 : 입력 1, 0.5에 대해 출력 0000

java neural-network output nn 2017-12-20

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모델() Optimizer.minimize으로 overfitting하지만 (tf.contrib.layers.optimize_loss)

이 같은 train_op을 만들 때없는 것 같다 테스트 세트. 난 그냥 이런 minimize() 방법을 사용하는 경우 : 심지어 1000 단계 후 첫 검증에이 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=params['learning_rate']) train_op = optimizer.minimize( l

tensorflow machine-learning neural-network conv-neural-network 2017-12-20

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오류-하는 Keras 내 자신의 CSV 데이터

좋은 일에 신경 그물을 훈련! 나는 훈련 Keras 파이썬 라이브러리를 사용하려면 내가 4 개 개의 입력 뉴런 1 개 출력 neuron.I을 만들고 싶어 이 내 자신을 사용할 순 신경 숫자 CSV 파일 : 여기가 my_5_input_numbers.csv 0.3,0.5,0.6,0.7,1 0.4,0.6,0.7,0.8,0 0.5,0.7,0.8,0.9,1

python neural-network keras 2017-12-20

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확률 론적 신경망 Matlab의 오류

안녕하세요. 저는 record.mat와 같은 생체 인식 데이터를 가지고 있습니다. 레코드 변수 P는 학습 특징을 나타내며 T는 목표 데이터를 나타냅니다. 나는 분류에 새로운 newpnn 명령을 사용하고 있는데이 오류를 복용하고 있습니다 : Error using network/subsasgn>network_subsasgn (line 551) net.IW{1,

matlab neural-network 2017-12-21

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모든 일괄 처리 또는 신기원 (Keras)의 콘솔에 유효성 검증 정확도 인쇄

데이터를 생성하는 데 ImageDataGenerator 및 flow_from_directory을 사용하고 model.fit_generator을 사용하여 을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이 기본값은 학습 데이터 세트에 대해서만 정확도를 출력하는 것입니다. 유효성 검사의 정확성을 터미널에 출력하는 옵션이없는 것 같습니다. 여기 내 코드의 관련 부분입니다 :

python neural-network deep-learning keras 2017-12-21

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신경망 모델은 가중 평균 (합) 제곱 오류를 손실 함수로 사용할 수 있습니까?

나는이 연구 분야에서 멍청하다. 아마도 이것은 매우 어리석은 질문이다. 나는 정상적인 ANN을 만들고 싶지만 손실 함수로 가중 평균 제곱 오류를 사용할 수 있는지 확실하지 않습니다. 각 샘플을 똑같이 다루지 않는다면 샘플의 범주 중 일부에 대해 예측 정확도가 더 중요하다는 것을 의미합니다. 그런 다음 가중치 손실 함수를 형성하려고합니다. 우리가 범주 기능

python neural-network keras 2017-12-21

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잔여 블록 구현

전통적인 잔차 블록에서 N + 2 계층 (비선형성에 앞서)의 출력에 레이어 N을 "추가"하는 것은 요소 별 추가 또는 연결입니까? X1 = X X2 = relu(conv(X1)) X3 = conv(X2) X4 = relu(conv(X3 + X1))

machine-learning neural-network conv-neural-network deep-residual-networks 2017-12-22

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어떻게하면 내 데이터 이미지와 텍스트를 수동으로 추출하여 인보이스에서 텍스트를 추출 할 수 있습니까?

OCR을 사용하지 않고 수천 개의 이미지와 해당 텍스트를 교육하여 OCR을 사용하여 영수증에서 텍스트를 읽는 방법은 무엇입니까? 이론적으로

tensorflow neural-network 2017-12-22

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