keras

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    我已經切換到新機器並試圖使用我的代碼(工作在上一個)。 我使用python/Django的/ Theano/Keras與以下版本(與以前的機器,當然...排列): Django的== 1.9.6 的Django-CORS-頭= = 1.1.0 Django的用戶代理== 0.3.0 Keras == 1.0.3 蟒-易於=== 0.9.3.5ubuntu2 蟒-dateutil == 2.5.3

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    我有一個長度爲1000的數字序列,我把它分成100個長度的序列。所以我最終得到901個長度爲100的序列。讓第一個900爲trainX。 trainY是這些序列的第2到901個。 在keras中,我希望構建以下圖片模型:重要的功能是$ X_1 $映射到$ X_2 $,$ X_2 $映射到$ X_3 $等等。忽略我沒有繪製100個單位的事實。 在keras中,我知道如何構建$ X_1 $到$ X_

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    我試圖通過增加一層來使Keras VAE例子適應深層網絡。 原始代碼:Original VAE code 變化: batch_size = 200 original_dim = 784 latent_dim = 2 intermediate_dim_deep = 384 # <<<<<<< intermediate_dim = 256 nb_epoch = 20 # x = Inpu

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    我有一個灰度圖像,未知頻率上的handwriten數字(0-9)。 我試圖確定一個構建機器學習模型: 的X,Y座標的每一位。 數字標籤(即0-9)。 例 (我不能上傳灰度圖像,所以假設.表示 「黑色背景」,並且數字代表本身): Image1: Image2: Image3: 7....... .2...... ........ ........ .....3.. ........ ...

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    我使用keras作爲CNN,但問題是存在內存泄漏。錯誤是 [email protected]:~/12EC35005/MTP_Workspace/MTP$ python cnn_implement.py Using Theano backend. [INFO] compiling model... Traceback (most recent call las

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    對於大學項目,我想訓練一個(模擬的)機器人在給定位置和速度的情況下擊球。首先要嘗試的是策略梯度:我有一個參數軌跡生成器。對於每個訓練位置,我通過我的網絡提供位置,發送彈道到模擬器並獲得回報。我現在可以使用它作爲損失,對梯度進行採樣,將其反饋回來並更新網絡的權重,以便下次更好。 因此,目標是學習從位置到軌跡權重的映射。當使用像Theano和Tensorflow(或Keras)這樣的全明星計算圖形庫時

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    我試圖教一個人工智能識別與勝利線井字遊戲模式。 不幸的是,它沒有學會正確識別它們。我認爲我將遊戲表示/編碼爲矢量的方式是錯誤的。 我選擇的方式,很容易用於人類理解(我,特別!): training_data = np.array([[0,0,0, 0,0,0, 0,0,0], [0,0,1, 0,1,0,

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    我有一個8000幀的視頻,我想訓練Keras模型,每批200幀。我有一個幀發生器,逐幀循環播放視頻,並將(3 x 480 x 640)幀累積爲形狀(200, 3, 480, 640)(批量大小,rgb,幀高度,幀寬度)的numpy矩陣X - 和產量X和Y每第200幀: import cv2 ... def _frameGenerator(videoPath, dataPath, batchSi

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    我用Keras做序列分類,使用RNN和嵌入。我的序列有點奇怪。我有混有特殊符號的詞語。單詞與固定的,預先訓練的嵌入相關聯,但特殊符號嵌入必須在訓練期間修改。 在嵌入層學習過程中,如何在更新其他嵌入層時保持一些嵌入?有沒有辦法屏蔽那些不應該被修改的索引?或者這是一個自定義嵌入層的情況?

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    我正在構建一個RNN(LSTM/GRU),並且我有可變長度的時間序列。如何在每個時間序列完成後重置狀態變量?我想在凱拉斯這樣做,但是如果我必須在Theano(我的後端)中建立一個RNN,那也可以。