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lasagne 회귀 모델의 마지막 레이어에서 드롭 아웃을 사용할 수없는 이유는 무엇입니까?

장난감 회귀 예입니다. dropout=0.0으로이 작업은 정상적으로 작동하며 비용이 절감됩니다. ValueError: Got num_leading_axes=1 for a 1-dimensional input, leaving no trailing axes for the dot product. 어떤 생각 : dropout=0.5으로 나는 오류가? import

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Theano Windows 7 가져 오기 오류

오늘 W7 x64에 Theano를 설치하려고했습니다. 나는 그것을 설치했다는 것을 나는 짐작한다 그러나 나는 또한 어딘가에있는 실수하고 어디에서 모른다. CUDA와 함께 사용하고 싶습니다. 여기 내가 설치 한 프로그램입니다 다음 theanorc 파일은 여기에 힘내을 통해 8.0 비주얼 스튜디오 13 Theano을 아나콘다 4.2.0 64 (파이썬 2.7.1

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keras에서 border_mode의 의미는 무엇입니까?

무엇을 사용하고, 유효하며, 동일하거나, 혼란 스럽습니다. 나는 또한 그것이 무엇을하는지 모른다. 문서에서 찾을 수 없습니다. 그리고 border_mode에 대한 MaxPooling2D 레이어는 나에게 이해가 가지 않습니다. (Convolution 레이어에 대해서는 나에게 의미가있다.)

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Theano에서 가장 가까운 이웃 업 샘플링을 수행하는 방법?

현재이 코드를 사용하고,하지만 정말 느리다 : 그것을 가속화 할 수있는 방법은 def resizeNN(inp, scale): b, ch, row, col = inp.shape out = T.zeros((b, ch, row * scale, col * scale)) for y range(scale): for x range(

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출력 레이어에 대한 softmax 및 sigmoid 함수

개체 감지 및 의미 적 세분화와 관련된 심층적 인 학습 구현에서 출력 레이어는 sigmoid 또는 softmax 중 하나를 사용하여 보았습니다. 어떤 것을 사용해야 할 지 명확하지 않습니다. 나에게는 둘 다 이러한 작업을 지원할 수있는 것 같습니다. 이 선택에 대한 지침이 있습니까?

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RNN 결과에 액세스 할 때 TypeError

시퀀스의 모든 토큰에 대해 RNN 결정을 추출하려고하지만 게시물의 끝에 언급 된 오류가 나타납니다. 도움이 될 것입니다! 코드 : # gated recurrent unit def gru_step(x, h_prev, W_xm, W_hm, W_xh, W_hh): m = theano.tensor.nnet.sigmoid(theano.tensor.dot(

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THEANO_FLAGS : 명령 <code>.theanorc</code> 파일의

내 설정은 device = gpu0입니다 찾을 수없는,하지만 난 gpu0 하나 개의 프로그램을 실행하고 gpu1으로 서로를 실행할 수 있는지 알고 싶어, 나는 THEANO_FLAGS='device=gpu1' python myscript.py을 시도했지만 그것은 단지이 추가

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Keras 기능 API는 무엇입니까?

keras 순차 모델을 사용하여 수행 할 수없는 Keras 기능 API를 사용하여 추가로 수행 할 수있는 작업은 무엇입니까? "TimeDistributed"레이어 래퍼를 사용하여 간단한 모델을 시간 기반 데이터로 재사용 할 수 있다는 사실 외에도?

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길쌈 신경망 - 시각화 무게

큰 문제는 나는 특정 층의 가중치의 플롯을 이해할 수 없습니다. 나는 배우고 어떤에서 방법을 사용 : plot_conv_weights(layer, figsize=(6, 6)) 임 내 신경 네트워크 라이브러리로 라자냐 요리를 사용하여. 작의가 잘 나오지만 어떻게 해석해야하는지 잘 모릅니다. 사용 신경망 구조 구조 IM : : 여기 InputLayer 1x31

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tensorflow theano.tensor.set_subtensor equivalent

나는 케라 (keer)에서 연산을 구현하고있어, 그것은 테아 노어 백엔드와 테노 플로우 백엔드 모두에서 작동 할 수있다. 가정 조작의 입력은 다음과 같이 array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 3, 4, 5, 0, 1, 2], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [ 9, 10, 11, 6, 7, 8]],