neural-network

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    Jupyter內核崩潰/死亡時使用大型神經網絡層，任何想法？

    我正在用Pytorch試驗Autoencoder。當我使用比較大的神經網絡例如nn.Linear（250 * 250,40 * 40）作爲第一層時，Jupyter內核不斷崩潰。當我使用較小的圖層大小時線性（250 * 250,20 * 20）。 Jupyter內核是可以的。任何想法如何解決這個問題？所以我可以運行更大的網絡。謝謝。整個網絡如下。 # model: class AutoEncode
    python neural-network jupyter-notebook pytorch 2017-10-07

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    突觸/ Neataptic簡約利落XOR解決方案

    編輯：我設法張羅幾個簡單的例子https://github.com/developer239/neural-network-playground 誰能幫我簡單利落身教網如何解決XOR或一些其他類似的問題？但是使用NEAT技術，我不需要指定訓練數據集？ 使用Javascript：https://github.com/cazala/synaptic或https://github.com/wagenaa
    javascript node.js machine-learning neural-network 2017-10-07

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    使用隱藏層的輸出做預測

    假設我有一個神經網絡來預測一個目標，並且我希望隱藏層的輸出之一能夠預測與我的最終目標相關的另一個屬性。有沒有一個算法來做到這一點？謝謝！
    algorithm tensorflow neural-network 2017-10-08

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    Tensorflow GRU變量已經存在ValueError

    我正在嘗試使用帶GRU單元格的RNN來生成文本，但是當我在文本上調用RNN函數來生成文本時，出現錯誤。 Traceback (most recent call last): File "trump.py", line 93, in <module> var = RNN(emb(new[-3:]), weights, biases) File "trump.py", l
    python python-3.x tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-10-08

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    如何使用word2vec嵌入來設計word-RNN模型的輸出層

    我嘗試構建Char-RNN的Word-RNN等價物，網絡應該在句子中生成下一個單詞。 作爲輸入我使用預先訓練過的word2vec 100-dim向量，隱藏層大小爲200.我的主要問題是輸出層，它應該如何設計？ 在char-rnn中，輸出它是具有字符概率分佈（softmax）的詞彙大小（唯一字符數）向量。所以產生下一個字符就是這個分佈的簡單抽樣。 但是當我的單詞詞彙量超過300k時使用word2ve
    python tensorflow neural-network recurrent-neural-network word2vec 2017-10-08

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    分類在一組類別的已知子集中

    讓C = c_1，...，c_ {52}成爲遊戲的52張牌。 我們擁有一個玩家X = x_1，...，x_ {13}的手，我們想要預測將使用基本前饋神經網絡分類器播放的卡片。 輸入是一個大小爲13的數組，輸出是大小爲52的概率數組，其中元素i是輸出爲卡c_i的概率。 但是，顯然我們想強制元素i爲0，如果玩家沒有手中的牌。 我該如何實施？
    machine-learning neural-network classification 2017-10-08

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    Tensorflow不想使用GPU

    我想在這裏訓練來自這裏的「standford chatbot」https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot，但它不使用我的GPU，但所有需要的庫（CuNN，CUDA，tensorflow-gpu等）都是安裝 我想： def train(): """ Train
    tensorflow neural-network python-3.5 lstm tensorflow-gpu 2017-10-09

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    多層神經網絡 - 損失函數爲負值且準確度（低）保持不變

    我構建了一個帶有兩個隱藏層的神經網絡。我使用ReLu激活兩層和最後（out_layer）我使用線性激活函數。輸入值x有125列（特徵）。該模型是： def multilayer_perceptron(): tf.reset_default_graph() x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,train_x.shape[1]])
    python-3.x tensorflow neural-network multi-layer 2017-10-09

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    如何充分利用GPU進行TensorFlow Estimators？

    我使用Tensorflow（CPU版本）作爲我的深度學習模型。具體使用DNNRegressor Estimator進行訓練，給定參數集（網絡結構，隱藏層，alpha等）雖然我能夠減少損失，但是模型需要花費很長時間學習（大約3天），而且時間很長每100步採取9秒。 我來到這個文章翻過： - https://medium.com/towards-data-science/how-to-traine-t
    python tensorflow neural-network tensorflow-gpu 2017-10-09

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    如何使用rest協議爲神經網絡任務創建本地python服務器？

    我正在研究一個kinect項目，用c＃編寫的整個項目，但我需要一個本地服務器來運行python腳本 1.主要軟件將骨架關節的信息發送到python服務器 2. python服務器將猜測使用LSTM神經網絡的手勢，並將其發送回軟件 我發現了一些使用Rest API的說明，但我不知道如何創建這種可以執行此任務的本地服務器 確實有任何建議來創建本地python網絡）服務器？
    c# python rest neural-network localhost 2017-10-09
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