neural-network

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    爲什麼在卷積神經網絡3個通道

    我想知道爲什麼用3個信道像圖像6 * 6 * 3時convol用3 * 3 * 3過濾器僅產生4 * 4 而不是4 * 4 * 3
    python neural-network computer-vision deep-learning conv-neural-network 2017-12-03

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    如何保存tensorflow模型（省略標籤張量），沒有定義

    變量定義 我tensorflow模型如下： X = tf.placeholder(tf.float32, [None,training_set.shape[1]],name = 'X') Y = tf.placeholder(tf.float32,[None,training_labels.shape[1]], name = 'Y') A1 = tf.contrib.layers.fully_
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-12-18

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    哪種方法可以進行圖像歸一化？

    在準備用於神經網絡訓練的訓練集時，我找到兩種可能的方法。 的傳統方法：計算上整個訓練的平均發送到網絡之前設置，再減去每幅圖像此固定平均值。以類似的方式處理標準偏差。 我發現tensorflow提供的功能tf.image.per_image_standardization做單一圖像正常化。 我不知道哪種方式更合適？
    python tensorflow neural-network deep-learning data-science 2017-12-18

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    理解nnet函數的輸出

    我是神經網絡的新手，所以對於我的天真問題感到抱歉。我想了解nnet函數的輸出。我正在使用此功能執行多類別分類。 特別是，我有一個數據集，包含216個主題，6個變量和一個表示類的類（類是三個）。 SRT_LTS_1 SRT_LTS_2 SRT_LTS_3 SRT_LTS_4 SRT_LTS_5 SRT_LTS_6 SRT_Recall_D_tot Classe DATSANI01 1.386294
    r machine-learning neural-network multiclass-classification 2017-12-18

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    爲什麼PyTorch中的嵌入實現爲Sparse Layers？在PyTorch

    Embedding圖層「圖層疏」中列出的限制： 請記住，只有優化的數量有限支持稀疏梯度：目前它的optim.SGD（CUDA和CPU），和Optim .Adagrad（cpu） 這是什麼原因？例如在Keras中，我可以使用任何優化器來訓練帶有嵌入層的體系結構。
    neural-network deep-learning pytorch 2017-12-18

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    將輸出圖像保存在Caffe中

    我對使用caffe框架非常陌生。我有一個在圖像上工作的網絡。它將圖像作爲輸入和輸出圖像。咖啡有一層我必須包括，以保存輸出圖像？ 謝謝。
    c++ neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2017-12-27

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    神經網絡的Scilab

    認識我試着運行這個例子，它採用神經網絡工具箱的Scilab https://burubaxair.wordpress.com/2014/03/12/artificial-neural-networks-in-scilab/ 這是代碼： T = [ 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
    neural-network scilab 2017-12-27

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    我如何在雲上有一個軟件訪問文件

    因此，我有一個擁有大量文檔的小公司，我想建立一個歸檔系統。我有幾個不同級別的員工可以訪問服務器上的文件。這將作爲一個存檔系統和一個管理系統，因爲員工可以讀取和寫入某個項目的文件（取決於權限），然後管理員可以阻止訪問某個目錄（即項目）。 因此經過一番研究，我認爲最好的想法是擁有一個基於雲的NAS，用戶可以通過提供正確的用戶名和密碼在本地進行。然後軟件將訪問這些文件（現在是本地文件）並可以顯示一些數據
    neural-network network-programming google-cloud-storage 2017-12-27

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    Keras CNN維度問題

    我想基於this文章基於圖像分割任務使用Keras構建CNN。由於我的數據集很小，我想使用Keras ImageDataGenerator並將其送到fit_generator()。所以，我沿着Keras網站上的example。但是，由於壓縮圖像和掩膜生成器不起作用，我遵循此answer並創建了我自己的生成器。 我的輸入數據大小爲(701,256,1)，我的問題是二進制（前景，背景）。對於每張圖片，
    python neural-network keras 2017-12-27

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    pytorch中隱藏單元的動態添加

    我試圖在我訓練它時動態添加隱藏單元到3層神經網絡（輸入，隱藏，輸出）。我想保持網絡的一部分受過訓練的權重，因爲我添加新的隱藏units.This是我的代碼， class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).
    python neural-network pytorch 2017-12-27
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