Запитання з тегом «keras»

Під час використання зворотного виклику раннього припинення в навчанні Keras припиняється, коли деяка метрика (зазвичай втрата валідації) не збільшується. Чи існує спосіб використання іншої метрики (як точність, нагадування, вимірювання f) замість втрати перевірки? Усі приклади, які я бачив до цього часу, схожі на цей: callbacks.EarlyStopping (monitor = 'val_loss', терпіння = …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

Я намагався зрозуміти, як представляти та формувати дані, щоб скласти багатовимірний та багатоваріантний прогноз часових рядів за допомогою Keras (або TensorFlow), але мені все ще незрозуміло, прочитавши багато публікацій блогу / навчальних посібників / документації про представлення даних у правильної форми (більшість прикладів - трохи менше) Мій набір даних: кілька …

12 python  keras  rnn  lstm 

Я намагаюся реалізувати спільні шари в Керасі. Я бачу, що у Кераса є keras.layers.concatenate, але я не впевнений у документації про його використання. Чи можу я використовувати його для створення декількох загальних шарів? Який був би найкращий спосіб реалізувати просту спільну нейронну мережу, як показано нижче, використовуючи Keras? Зауважте, що …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

У мене є великий багатомірний набір даних, який генерується щодня. Який би був хороший підхід для виявлення будь-якої «аномалії» порівняно з попередніми днями? Це підходяща проблема, яку можна було б вирішити через нейронні мережі? Будь-які пропозиції вдячні. додаткова інформація: прикладів не існує, тому метод повинен виявити самі аномалії

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

У мене в Керасі згорнута модель LSTM, подібна до цієї (посилання 1), яку я використовую для змагань Kaggle. Архітектура показана нижче. Я підготував це на своєму міченому наборі з 11000 зразків (два класи, початкова поширеність становить ~ 9: 1, тому я збільшив вибірку від 1 до приблизно 1/1) протягом 50 …

12 keras  cross-validation  overfitting 

Я намагаюся реалізувати цей документ на наборі медичних зображень. Я роблю це в Керасі. Мережа, по суті, складається з 4 шарів conv і max-пулу з подальшим повністю пов'язаним шаром і м'яким класифікатором max. Наскільки я знаю, я дотримувався архітектури, згаданої в роботі. Однак втрати та точність перевірки просто залишаються рівними …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

Я спробував визначити власну метричну фукцію (F1-Score) у Керасі (тензорфлоу), відповідно до наступного: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Поки що так добре, …

12 tensorflow  keras  evaluation 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я прототипую додаток, і мені потрібна мовна модель, щоб обчислити здивування в деяких створених пропозиціях. Чи є якась навчена мовна модель в python, яку я можу легко використовувати? Щось на кшталт простого model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Я щойно створив цю нейронну мережу LSTM разом з Керасом import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

Я працюю з Python, scikit-learn та керами. У мене є 3000 тисяч зображень наручних годинників, таких як: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Я хочу написати програму, яка отримує на вхід фото реального годинника, який може бути зроблений за менш ідеальних умов, ніж фотографії вище (різний колір тла, темніша блискавка …

11 python  neural-network  keras 

Я працюю над моделлю Seq2Seq, використовуючи LSTM від Keras (використовуючи фон Theano), і я хотів би паралелізувати процеси, тому що навіть на кілька МБ даних потрібно кілька годин для навчання. Зрозуміло, що GPU набагато кращі в паралелізації, ніж процесори. На даний момент у мене є лише процесори, з якими можна …

11 tensorflow  keras  theano  parallel 

Я намагаюся створити систему розпізнавання жестів для класифікації жестів ASL (американської мови жестів ) , тому мій вхід повинен бути послідовністю кадрів або з камери, або з відеофайлу, тоді він визначає послідовність і відображає її у відповідній клас (спати, допомагати, їсти, бігати тощо) Справа в тому, що я вже створив …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Деталі: GPU : GTX 1080 Навчання : ~ 1,1 млн. Зображень, що належать до 10 класів Перевірка : ~ 150 тис. Зображень, що належать до 10 класів Час за епоху : ~ 10 годин Я налаштував CUDA, cuDNN і Tensorflow (також Tensorflow GPU). Я не думаю, що моя модель є …

10 machine-learning  python  keras 

Передумови: Під час встановлення нейронних мереж з активацією relu я виявив, що іноді прогноз стає майже постійним. Я вважаю, що це пов’язано з нейронами relu, що гинуть під час тренувань, про що йдеться тут. ( Яка проблема "вмираючої ReLU" в нейронних мережах? ) Питання: Що я сподіваюся зробити, це здійснити …

10 machine-learning  neural-network  keras