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AWS Sagemaker 신경 주제 모델

Sagemaker의 Neural Topic Model에 대한 기본 알고리즘은 무엇입니까? 나는 어려움에 대한 자세한 내용을 검색하고 문서에 언급하지 않는 종이. '신경 토픽 모델'에 대한 인터넷 검색은 내 질문에 정확하게 대답하지 않습니다. 몇 가지 방법이 그렇게 부르는 것 같습니다.

amazon-web-services neural-network amazon-sagemaker 2017-12-16

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정류 된 선형 유닛을 가진 1 숨은 레이어 신경망

나의 목표는 정류 된 선형 유닛 nn.relu()과 1024 개의 숨겨진 노드를 가진 1 숨김 레이어 신경망을 구현하는 것이다. # These are all the modules we'll be using later. Make sure you can import them # before proceeding further. from __future__ i

tensorflow neural-network artificial-intelligence classification mnist 2017-12-17

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신경망과 파이썬을 사용하여 텍스트에서 자동으로 부울을 만드는 방법

텍스트 파일에 다음과 같은 몇 가지 문장이 있습니다. 1) Must have bread and jam in the basket 2) May contain any fruits like (orange, apple, grapes,etc.,) 지금 내가 어떤 방법이이 문장을 이해하고 있어야하고 을 출력을 줄 수 표시된 수 있기 때문에 신경 네트워크의 도움으로

python neural-network nlp boolean data-science 2017-12-17

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nnet 함수의 출력 이해하기

저는 신경망이 처음이에요. 아주 순진한 질문에 사과드립니다. 내가 nnet 기능의 출력을 이해하고 싶습니다. 이 클래스는 다중 클래스 분류를 수행하는 데 사용됩니다. 특히, 216 개의 과목, 6 개의 변수 및 클래스를 나타내는 하나의 열 (클래스는 3 개)으로 구성된 데이터 세트가 있습니다. SRT_LTS_1 SRT_LTS_2 SRT_LTS_3 SRT_L

r machine-learning neural-network multiclass-classification 2017-12-18

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케라 tensorboard : 플롯 기차 및 유효성 스칼라 같은 그림

그래서 나는 keras 내에서 tensorboard를 사용하고 있습니다. tensorflow에서 열차 및 유효성 검사 스칼라에 대해 서로 다른 두 개의 요약 작성기를 사용하여 텐서 보드가 동일한 그림으로 그려 낼 수 있습니다. TensorBoard - Plot training and validation losses on the same graph? 에서 그

tensorflow neural-network keras tensorboard 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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tfrecord 데이터를 tensors/numpy 배열로 읽는 방법?

나는 2 차원 좌표와 3 차원 좌표를 갖는 각 요소와 함께 데이터 목록을 저장 한 tfrecord 파일을 가지고있다. 좌표는 dtype float64의 2d numpy 배열입니다. 이러한 항목은 저장하는 데 사용되는 기능입니다. feature = {'train/coord2d': _floats_feature(projC), 'train/coor

python tensorflow neural-network 2017-12-19

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숫자 범위가 신경망에서이 기능의 무게에 분명히 영향을 줍니까?

내 신경망에는 수십 가지 기능이 있습니다. 그들 중 일부는 0에서 1 사이의 값 범위를가집니다. 그 중 일부는 0에서 백만까지 매우 큰 범위를 가지고 있습니다. 나는 tensorflow에서 어떤 가중치 설정없이 그들을 연결하고 LR 레이어로 전달합니다. 내가 물어보고 싶은 것은 분류 작업을 위해 LR 계층에서 기능의 범위 자체가 가중치 또는 말하기 권한에

tensorflow neural-network logistic-regression 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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predict_classes()에서 각각의 jpeg 파일로 클래스를 매핑하는 방법은 무엇입니까?

나는 흐름을 디렉토리에서 가져 와서 이미지를 가져 와서 생성기를 만들었는데이 생성기를 사용하여 확률과 클래스를 예측하기 위해 predict_generator에서 사용했다. 문제는 내가 두 가지를 모두 예측할 때 임의의 위치에서 임의의 인수를 사용하지 않지만 레이블이 뒤섞이는 것입니다. 올바른 레이블에 올바른 클래스를 어떻게 할당 할 수 있습니까? 다음은 내

python-3.x neural-network keras generator keras-2 2017-12-19

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