keras

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    如何更改Keras中softmax輸出的溫度

    我目前正試圖重現以下文章的結果。 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ 我使用keano和theano後端。在文章中他談到了控制最終softmax層的溫度以提供不同的輸出。 溫度。我們也可以在採樣過程中使用Softmax 的溫度。將溫度從1降低到某些較低的數字（例如0.5）使得RNN更有信心，但其樣本中也更保守。相反，較高的
    python neural-network theano keras softmax 2016-05-16

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    爲什麼在keras中未指定DNN的預訓練？

    這個問題更多的是關於DNN而不是軟件keras的訓練算法。 據我所知，由於訓練算法的改進，深度神經網絡起作用。從20世紀80年代開始，BP算法一直用於訓練神經網絡，但當網絡深度較大時會導致過度擬合問題。大約10年前，Hinton首先使用未標記的數據預先訓練網絡，然後使用BP算法對算法進行了改進。預培訓對避免過度擬合起着重要作用。 但是，當我開始嘗試Keras時，使用SGD算法的mnist DNN示
    machine-learning neural-network deep-learning keras 2016-05-16

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    千層麪/ Theano不佔用多核而check_blas.py不使用

    我在千層麪/ Theano上運行多個cpu內核的Logistic迴歸分類器。 這是我〜/ .theanorc文件： [global] OMP_NUM_THREADS=20 theano /其它/ check_blas.py消耗所有20個內核，但我的腳本沒有。 當我運行： python -c 'import theano; print(theano.config)' 我看到的openmp的
    numpy theano keras multicore lasagne 2016-05-17

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    蟒蛇keras神經網絡：IndexError：指數是出界外

    我試圖適應多類分類神經網絡模型，但我有 IndexError: indices are out-of-bounds 錯誤。 我的訓練數據的維度爲(26728, 450)，有450個功能。輸出大小爲5（5類）。我用to_categorical(train_Y)將它轉換爲5列的矩陣。 的代碼是 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim
    python neural-network training-data keras 2016-05-17

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    nvcc fatal：在PATH中找不到編譯器'cl.exe'，雖然Visual Studio 12.0被添加到PATH中

    我遵循了https://datanoord.com/2016/02/01/setup-a-deep-learning-environment-on-windows-theano-keras-with-gpu-enabled/ 的所有指令，但似乎無法使它工作。 我已經加入 C：\ Program Files文件（x86）的\微軟的Visual Studio 12.0 \ VC \ BIN 到我的PA
    cuda nvidia theano keras 2016-05-22

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    我在哪裏可以找到Keras配置文件？

    我已經在我的Ubuntu機器上安裝了Keras，並想問我在哪裏可以找到Keras配置文件？ 謝謝。
    python machine-learning tensorflow theano keras 2016-05-22

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    Keras模型到Theano函數

    我想將訓練有素的模型（代碼如下）轉換爲theano函數。但我收到以下錯誤：AttributeError: 'Dense' object has no attribute 'output'。 我的模型代碼： model = Sequential() model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shap
    python deep-learning keras 2016-05-26

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    Scracit的Keras Wrapper學習 - AUC分數器不工作

    我試圖使用Keras Scikit Learn Wrapper爲了使參數的隨機搜索更容易。我寫到這裏的示例代碼，其中： 我產生人爲數據集： 我使用moons從scikit learn from sklearn.datasets import make_moons dataset = make_moons(1000) 模型製作者定義： 我定義所需build_fn功能： def build_fn
    machine-learning scikit-learn neural-network keras grid-search 2016-05-30

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    keras中的不兼容緻密層錯誤

    我的輸入是一系列視頻，數量爲8500。每個視頻以一系列50幀的形式提供給LSTM，每幀有960個像素。 所以輸入變暗是8500,50,960 可能有487種可能的輸出類別，所以輸出尺寸是8500487。 但是，當我運行下面的代碼，我得到這些錯誤在keras。 任何幫助，非常感謝。謝謝！ （8500，50，960） （8500，487） 創建模型.. 添加第一層.. 添加第二層.. 添加輸出層..
    python python-2.7 neural-network deep-learning keras 2016-05-31

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    如何擺脫與凱拉斯tensorflow詳細信息

    我正在嘗試張量凱拉斯後端。它會將這些過於詳細的消息打印到終端，這種類型會破壞probar記錄器的輸出。如下所示。 h 1/200 4608/3629568 [..............................] - ETA: 849s - loss: 1.1816I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:244
    python tensorflow keras 2016-06-07
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