deep-learning

Estoy tratando de reconciliar mi comprensión de LSTMs y señalado aquí en este post de Christopher Olah implementado en Keras ... ctualización 2: Tengo resumí la mayor parte de mi comprensión de LSTMs aquí: https://www.youtube.com/watch?v=ywinX5wgdEU

Cuando entrené mi red neuronal con Theano o Tensorflow, reportarán una variable llamada "pérdida" por época. ¿Cómo debo int ... esta variable? Una pérdida mayor es mejor o peor, o ¿qué significa para el rendimiento final (precisión) de mi red neuronal?

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) No puedo entender el deber de esta función. ¿Es co ... s tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs), entonces para cada train_input se encuentra la corresponden incrustación?

Recientemente he revisado una implementación interesante para convolutional text classification. Sin embargo, todo el código ... sabe cómo utilizar los resultados de Word2vec o un guante de incrustación de palabras pre-entrenados en lugar de uno al azar?

Encontré en muchos códigos de redes neuronales disponibles implementados usando TensorFlow que los términos de regularización ... máticamente (por ejemplo, utilizada por optimizadores durante el entrenamiento)? ¿O se espera que use esa colección yo solo?

Estaba buscando formas alternativas de guardar un modelo entrenado en PyTorch. Hasta ahora, he encontrado dos alternativas. ... ué la segundo método es preferido? Es solo porque antorcha.nn los módulos tienen esas dos funciones y se nos anima a usarlos?

Para cualquier capa de Keras (claseLayer), ¿puede alguien explicar cómo entender la diferencia entre input_shape, units, dim, ... En resumen, ¿cómo se puede entender / visualizar los atributos del modelo-en particular las capas-con la imagen de abajo?

Estoy tratando de asignar un nuevo valor a una variable tensorflow en python. import tensorflow as tf import numpy as np x ... x.assign(1) print(x.eval()) Pero la salida que obtengo es 0 0 Así que el valor no ha cambiado. ¿Qué me estoy perdiendo?

Estoy buscando un método para calcular el número de capas y el número de neuronas por capa. Como entrada solo tengo el tamaño ... ina probando diferentes topologías de red y seleccionando la que tenga el menor error. Desafortunadamente no puedo hacer eso.

He notado que una ocurrencia frecuente durante el entrenamiento se está introduciendo NAN. Muchas veces parece ser introduci ... N ocurran durante el entrenamiento? Y en segundo lugar, ¿cuáles son algunos métodos para combatir esto (y por qué funcionan)?

He entrenado un modelo de clasificación binaria con CNN, y aquí está mi código model = Sequential() model.add(Convolution2D( ... dation_data=(x_test, y_test)) Y aquí, quiero obtener la salida de cada capa al igual que TensorFlow, ¿cómo puedo hacer eso?

Mientras "googl'ing" y haciendo algunas investigaciones no pude encontrar ningún framework/sdk serio/popular para la computac ... 15/16? ¿Cuál es un buen comienzo para deep learning con OpenCL/AMD? Cualquier literatura? Tutoriales? Miscelánea fuentes?

En este es código tutorial del sitio web TensorFlow, ¿Podría alguien ayudar a explicar qué significa global_step? En ... de que las variables tienen se ha actualizado. ¿Eso significa que después de una actualización global_step se convierte en 1?

Estoy jugando con una ANN que forma parte del curso Udacity DeepLearning. Tengo una asignación que implica introducir genera ... _dataset, hidden_weights) + hidden_biases) test_prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(test_relu, out_weights) + out_biases)

Me pregunto si hay una manera de que pueda usar diferentes tasas de aprendizaje para diferentes capas como lo que está en Caf ... o. Las primeras 5 capas tendrían una tasa de aprendizaje de 0.00001 y el último tendría 0.001. ¿Alguna idea de cómo lograrlo?

Tengo un archivo pkl del conjunto de datos MNIST, que consiste en imágenes de dígitos escritas a mano. Me gustaría echar un ... aquetar el archivo pkl, excepto que no puedo averiguar cómo. ¿Hay alguna forma de descomprimir/descomprimir el archivo pkl?

Estoy estudiando TensorFlow y cómo usarlo, incluso si no soy un experto en redes neuronales y aprendizaje profundo (solo lo ... ro mis preguntas son: 1. ¿Cuándo es preferible usar uno en lugar de los otros? 2. ¿Hay diferencias importantes para saber ?

Estoy tratando de entrenar a mi modelo que clasifica las imágenes. El problema que tengo es que tienen diferentes tamaños. ¿Hay alguna posibilidad de entrenar esas imágenes sin redimensionarlas?

Necesito encontrar el gradiente con respecto a la capa de entrada para un solo filtro convolucional en una red neuronal convo ... l gradiente de un solo filtro conv con respecto a los datos en la capa de entrada, que es otra cosa. ¿Cómo puedo lograr esto?

Estoy tratando de entender el papel de la función Flatten en Keras. A continuación se muestra mi código, que es una red simpl ... . Entonces, si la salida de la primera capa ya es "plana" y de forma (1, 16), ¿por qué necesito aplanarla aún más? Gracias!