deep-learning

Recientemente estudié sobre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Desde la teoría, sé que supervisado s ... aje supervisado o aprendizaje no supervisado durante mis estudios. ¿Puede alguien por favor dar un ejemplo de la vida real?

La deserción es una técnica de regularización. Y quiero aplicarlo a los datos de notMNIST para reducir el exceso de ajuste pa ... .8775 Valid data accuracy: 0.8069 ¿Cómo puedo aplicar DropOut de Tensorflow para mejorar la precisión de la red? ¡Gracias!

Estoy tratando de entrenar una red con datos desequilibrados. Tengo A (198 muestras), B (436 muestras), C (710 muestras), D ( ... weight=weights)) He leído este y otros ejemplos con clasificación binaria pero todavía no muy claro. Gracias de antemano.

(Se ha añadido una actualización a esta pregunta.) Soy un estudiante graduado en la universidad de Gante, Bélgica; mi invest ... ueba de concepto, se obtuvieron mediante el entrenamiento de una red simple en un conjunto de datos desequilibrados 10: 1. !!

Soy nuevo en TensorFlow. Mientras leía la documentación existente, encontré el término tensor realmente confuso. Debido a ell ... la relación entre tensor y Variable, tensor vs tf.constant, 'tensor versus tf.placeholder? Son todos los tipos de tensores?

Usando Anaconda Python 2.7 Windows 10. Estoy entrenando un modelo de lenguaje usando el exmaple de Keras: print('Build mod ... _size=16, callbacks=[history]) Pero ahora si imprimo print(history.History) Devuelve {} Aunque corrí una iteración.

Mirando un ejemplo 'solver.prototxt', publicado en BVLC / caffe git, hay un parámetro meta de entrenamiento weight_decay: 0.04 ¿Qué significa este meta parámetro? ¿Y qué valor debo asignarle?

Mi pregunta está en dos partes conectadas: {[11]]} ¿Cómo puedo calcular el máximo a lo largo de un determinado eje de un ... étodos como reunir, seleccionar, etc.)? Información adicional: Sé que x y y van a ser bidimensionales ¡tensores solamente!

Estoy usando la biblioteca de aprendizaje profundo keras e intentando apilar múltiples LSTM sin suerte. A continuación se mue ... xpected ndim=3, found ndim=2 La entrada X es un tensor de forma (100,250,50). Estoy ejecutando keras en tensorflow backend

Estoy usando Caffe, que está imprimiendo una gran cantidad de salida al shell al cargar la red neuronal. Me gustaría suprimir ... s.environ["GLOG_minloglevel"] = "1" net = caffe.Net(model_file, pretrained, caffe.TEST) os.environ["GLOG_minloglevel"] = "0"