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在Keras 2.0上使用合併圖層（lambda /函數）？

我試圖端口this模型爲Keras V2，但我有以下功能相關的問題： def __call__(self, sent1, sent2): def _outer(AB): att_ji = K.batch_dot(AB[1], K.permute_dimensions(AB[0], (0, 2, 1))) return K.permute_dimensions

machine-learning tensorflow keras keras-layer keras-2 2017-10-20

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分類任務中的所有二元預測變量

我正在使用R執行我的分析，我將執行四種算法。 1. RF 2. Log Reg 3. SVM 4. LDA 我有50個預測變量和1個目標變量。我所有的預測變量和目標變量都只有二進制數字0和1。 我有以下問題： Should I convert them all into factors? Converting them into factors, and applying RF alg

r machine-learning statistics random-forest r-caret 2017-10-20

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patsy中未修改的列名索引

我正在使用patsy爲迴歸準備分類數據，並且想要將列名映射到其DesignMatrix中的索引。我已嘗試使用DesignInfo對象的column_name_indexes屬性，但列名已被修改以反映編碼。 實施例使用從docs數據： >>> from patsy import demo_data, dmatrix >>> data = demo_data("a", nlevels=3) >>>

python machine-learning patsy 2017-10-20

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如何查找數據集是否可以訓練神經網絡？

我是一個機器學習的新手，這是第一個真正的ML任務挑戰之一。 一些實驗數據包含512個獨立的布爾特徵和一個布爾結果。 在提供的數據集中有大約1e6個實驗實驗記錄。 在經典的XOR示例中，需要4種可能狀態中的4種來訓練NN。在我的情況下，它只有2^(10-512) = 2^-505接近零。 我沒有關於數據性質的更多信息，只是這些(512 + 1) * 1e6位。 在可用數據上嘗試了帶有1個隱藏層的NN

machine-learning tensorflow neural-network 2017-10-20

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如何在培訓期間切換tf.train.Optimizers？

我想在一定數量的紀元後從Adam切換到SGD。我該如何順利完成這項工作，以便將權重/梯度傳遞給新優化器？

machine-learning tensorflow gradient-descent 2017-10-20

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Tflearn質量差分類器？

我是新來的機器學習和嘗試TFlearn，因爲它很簡單。 我想做一個基本的分類器，我覺得很有趣。 我的目標是訓練系統來預測一個點在哪個方向。 例如，如果我輸入兩個2D座標(50,50)和(51,51)，系統必須預測方向是NE（東北）。 如果我喂(50,50)和(49,49)系統必須預測方向是SW（西南方） 輸入： X1，Y1，X2，Y2，標籤 輸出： 0〜8對於8方向。 因此，這裏是小的代碼我寫的，

machine-learning tensorflow classification tflearn 2017-10-20

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如何正確實現機器學習MNIST數據集的反向傳播？

所以，我使用的是邁克爾·尼爾森的機器學習本書作爲我的代碼引用（這基本上是相同的）：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html 有問題的代碼： def backpropagate(self, image, image_value) : # declare two new numpy arrays for the update

python-3.x machine-learning linear-algebra backpropagation mnist 2017-10-20

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TensorFlow estimator.predict（）給出了警告：tensorflow：輸入圖形不包含QueueRunner

我試圖獲得有關estimator.predict自定義輸入功能的預測，但它給了我這樣的： WARNING:tensorflow:Input graph does not contain a QueueRunner. That means predict yields forever. This is probably a mistake. 它不會給我一個錯誤，但predict只是說它的恢復參數，並

python machine-learning tensorflow 2017-10-20

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簡單的ML Algo不工作：ValueError：檢查輸入時出錯：期望的dense_4_input有形狀（無，5）但有形狀的數組（5,1）

我有一個令人難以置信的簡單算法，錯誤，「ValueError：錯誤時檢查輸入：期望dense_4_input有形狀（無，5），但有形狀（5,1）陣列「.... 這是我正在運行的代碼。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers

numpy machine-learning keras 2017-10-21

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如何在使用tf.train.optimizer時捕獲體重更新

如何在使用tf.train.optimizer時在訓練步驟後捕獲體重更新？ 人們可以得到漸變，但我找不到任何有效的方法，除了找到他們以前的副本的權重差異。由於我已經將權重存儲爲字典的一部分，因此它變得單調乏味，關鍵是隱藏層，值是權重列表。 weights = { 'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1], 0, 0.1)),

python machine-learning tensorflow 2017-10-21

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