Articles of aprendizaje

Donde se define el módulo de capa en PyCaffe

Estoy modificando un tutorial de Caffe para implementar una neural network, pero me cuesta identificar dónde se ubican algunos de los módulos de pycaffe para ver ciertas definiciones de funciones. Por ejemplo, el tutorial menciona: import caffe from caffe import layers a L, params as P …. L.Convolution(bottom, kernel_size=ks, stride=stride, num_output=nout, pad=pad, group=group) L.InnerProduct(bottom, num_output=nout) […]

Cómo calcular la precisión, recuperación y puntuación F con libSVM en python

Quiero calcular la precision , el recall y f-score usando libsvm en Python, pero no sé cómo. He encontrado este sitio, pero no entiendo cómo llamar a la función, si puede ayudarme con el ejemplo.

La tabla de búsqueda de incrustación no enmascara el valor de relleno

Estoy usando una operación embedding_lookup para generar representaciones de vectores densos para cada token en mi documento que se alimentan a una neural network convolucional (la architecture de red es similar a la de un artículo de WildML ). Todo funciona correctamente, pero cuando relleno mi documento insertando un valor de relleno en él, la […]

String Subsequence Kernel y SVM usando Python

¿Cómo puedo usar Subsequence String Kernel (SSK) [Lodhi 2002] para entrenar un SVM (Support Vector Machine) en Python?

¿Cómo cambiar el tamaño de la plot en xgboost.plot_importance?

xgboost.plot_importance(model, importance_type=’gain’) No puedo cambiar el tamaño de esta ttwig. Quiero guardar esta figura con el tamaño adecuado para poder usarla en pdf. Quiero similares como figize

muestreo progtwigdo en Tensorflow

La nueva API de Tensorflow sobre el modelo seq2seq ha incluido el muestreo progtwigdo: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq/ScheduledEmbeddingTrainingHelper. El documento original de muestreo progtwigdo se puede encontrar aquí: https://arxiv.org/abs/1506.03099 Leí el documento pero no puedo entender la diferencia entre ScheduledEmbeddingTrainingHelper y ScheduledOutputTrainingHelper . La documentación solo indica que ScheduledEmbeddingTrainingHelper es un ayudante de capacitación que agrega el muestreo […]

Nombres de capa para el modelo v3 preentrenado (tensorflow)

La tarea es obtener la salida por capa de un modelo prenined cnn inceptionv3 . Por ejemplo, envío una imagen a esta red y quiero obtener no solo su salida, sino también la salida de cada capa (capa). Para hacer eso, tengo que saber los nombres de cada salida de capa. Es bastante fácil de […]

En Tensorflow, ¿cómo desentrañar los índices aplanados obtenidos por tf.nn.max_pool_with_argmax?

Me encuentro con un problema: después de usar tf.nn.max_pool_with_argmax , obtengo los índices, es decir, argmax: A Tensor of type Targmax. 4-D. The flattened indices of the max values chosen for each output. argmax: A Tensor of type Targmax. 4-D. The flattened indices of the max values chosen for each output. ¿Cómo desentrañar los índices […]

Tensorflow: error de alimentación de alimentación: debe alimentar un valor para el tensor de marcador de posición

Tengo un error que no puedo encontrar la razón. Aquí está el código: with tf.Graph().as_default(): global_step = tf.Variable(0, trainable=False) images = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,33,33,1]) labels = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,21,21,1]) logits = inference(images) losses = loss(logits, labels) train_op = train(losses, global_step) saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) summary_op = tf.merge_all_summaries() init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) […]

¿Cómo puedo obtener los términos de mayor frecuencia de los vectores TD-idf para cada archivo en scikit-learn?

Estoy tratando de obtener los términos de frecuencia más alta de vectores en scikit-learn. Del ejemplo Se puede hacer usando esto para cada categoría, pero lo quiero para cada archivo dentro de las categorías. https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/examples/document_classification_20newsgroups.py if opts.print_top10: print “top 10 keywords per class:” for i, category in enumerate(categories): top10 = np.argsort(clf.coef_[i])[-10:] print trim(“%s: %s” % […]