keras

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    如何將kerac regressor內部的scikit-learn pipline保存到磁盤中？

    我有一個kerasRegressor scikit學習pipline它： estimators = [ ('standardize', StandardScaler()), ('mlp', KerasRegressor(build_fn=baseline_model, nb_epoch=5, batch_size=1000, verbose=1)) ] pipeli
    python machine-learning scikit-learn keras joblib 2016-06-23

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    如何在Keras培訓多個班時獲得標籤ID？

    我使用flow_from_directory得到訓練，從一個文件夾設置的結構如下： train class1 class2 class3 ... 發電機被稱爲是如下： train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target
    machine-learning conv-neural-network keras 2016-06-23

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    如何計算LSTM網絡的參數數量？

    有沒有辦法計算LSTM網絡中的參數總數。 我找到了一個例子，但我不確定this是多麼正確或如果我已經正確地理解它。 對於例如考慮下面的例子： - from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.layers import Embedding f
    machine-learning neural-network deep-learning keras lstm 2016-06-28

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    使用multianocessing與theano

    我想用cano-multiprocessing與神經網絡庫Keras使用theano。 我使用device=gpu標誌並加載keras模型。然後，爲了提取超過一百萬圖像的功能，即時通訊使用多處理池。 功能看起來是這樣的： from keras import backend as K f = K.function([model.layers[0].input, K.learning_phase(
    python multithreading multiprocessing theano keras 2016-07-04

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    在Keras

    獲得預測 我已經成功地訓練在Keras一個簡單的模型到圖像分類： model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid', input_shape=(img_channels, img_rows, img_cols), activation='relu', name='conv1_
    python neural-network deep-learning conv-neural-network keras 2016-07-04

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    Keras CIFAR-10值誤差不同tensorshape

    我是按照標準CIFAR 10 keras教程這裏：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py 其中我修改，用我自己的訓練圖像。每個圖像複製cifar集的尺寸，即它們分別是32x32和3個通道。 形狀的每個圖像的： (32,32,3) 然而，我碰上一個ValueError如圖下面的完整輸出。 X_tr
    tensorflow keras 2016-07-06

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    Keras LSTM/GRU語言模型的輸入形狀

    我想在Keras的詞級上訓練語言模型。 我有我的X和Y，都與形狀（90582L，517L） 當我試圖適應這種模式： print('Build model...') model = Sequential() model.add(GRU(512, return_sequences=True, input_shape=(90582, 517))) model.add(Dropout(0.2))
    python nlp keras lstm language-model 2016-07-07

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    簡單迴歸神經網絡輸入形狀

    我想用keras編碼一個非常簡單的RNN示例，但結果並不如預期。 我X_train是長度爲6000重複列表，如：1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, ... 我格式化這個塑造：(6000, 1, 1) 我y_train是長度爲6000像一個重複列表：1, 0.8, 0.6, 0, 0, 0, 1, 0.8, 0.6, 0, ... 我格式化這以形狀：(6000, 1) 在我的
    python neural-network keras recurrent-neural-network 2016-07-10

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    LSTM歷史長度與預測誤差

    我使用LSTM預測電壓時間序列信號中的下一步電壓值。我有一個問題： 爲什麼使用更長的序列（5或10步倒退）來訓練LSTM不會改進預測並減少預測誤差？ （它實際上降低了它 - 看到的數字，例如sequence_length = 5的結果比sequence_length = 10好） testplot（'epochs：10'，'ratio：1'，'sequence_length：10'，'mean e
    machine-learning time-series artificial-intelligence keras lstm 2016-07-11

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    LSTM與Keras進行小批量培訓和在線測試

    我想在Keras中實現LSTM以進行流式時間序列預測 - 即在線運行，每次只能獲取一個數據點。 This is explained well here，但正如人們所假設的那樣，在線LSTM的培訓時間可能過於緩慢。我想在小批量上訓練我的網絡，並在線測試（運行預測）。在凱拉斯做這件事的最好方法是什麼？ 例如，小批量可以是在連續時間步驟發生的1000個數據值（[33, 34, 42, 33, 32, 3
    keras lstm 2016-07-11
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