Articles of Neural Network

Clasificación Binaria Keras – Función de activación sigmoidea

He implementado un MLP básico en Keras con tensorflow y estoy tratando de resolver un problema de clasificación binaria. Para la clasificación binaria, parece que sigmoide es la función de activación recomendada y no entiendo bien por qué, y cómo Keras se ocupa de esto. Entiendo que la función sigmoidea producirá valores en un rango […]

Varios objetos de alguna manera interfieren entre sí

Tengo una neural network (NN) que funciona perfectamente cuando se aplica a un único conjunto de datos. Sin embargo, si quiero ejecutar la NN en, por ejemplo, un conjunto de datos y luego crear una nueva instancia de la NN para ejecutar en un conjunto diferente de datos (o incluso el mismo conjunto de nuevo), […]

¿Cómo utilizar RNN bidireccional y Conv1D en keras cuando las formas no coinciden?

Soy nuevo en Deep-Learning así que estoy leyendo Deep Learning with Keras de Antonio Gulli y aprendo mucho. Quiero empezar a usar algunos de los conceptos. Quiero probar e implementar una neural network con una capa convolucional unidimensional que se alimente a una capa recurrente bidireccional (como el documento a continuación). Todos los tutoriales o […]

CNN usando imágenes con diferencias de tamaño significativas

Desarrollo de una neural network convolucional (CNN) para la clasificación de imágenes de imágenes. El conjunto de datos disponible para mí es relativamente pequeño (~ 35k imágenes para los conjuntos de pruebas y entrenamientos). Cada imagen en el conjunto de datos varía en tamaño. La imagen más pequeña es 30 x 77 y la imagen […]

¿Cómo usas Keras LeakyReLU en Python?

Estoy tratando de producir una CNN usando Keras, y escribí el siguiente código: batch_size = 64 epochs = 20 num_classes = 5 cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=’linear’, input_shape=(380, 380, 1), padding=’same’)) cnn_model.add(Activation(‘relu’)) cnn_model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding=’same’)) cnn_model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’linear’, padding=’same’)) cnn_model.add(Activation(‘relu’)) cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding=’same’)) cnn_model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation=’linear’, padding=’same’)) cnn_model.add(Activation(‘relu’)) cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding=’same’)) […]

Devuelva la matriz de arpillera inversa al final del entrenamiento de DNN y los derivados parciales de las entradas

Usando Keras y Tensorflow como backend, construí un DNN que toma espectros estelares como entrada (7213 puntos de datos) y emite tres parámetros estelares (temperatura, gravedad y metalicidad). La red se entrena bien y predice bien en mis conjuntos de pruebas, pero para que los resultados sean científicamente útiles, necesito poder estimar mis errores. El […]

El kernel de Python murió al usar tensorflow

Estoy usando tensorflow (solo versión de CPU) en python 3.5.2 dentro de anaconda 4.3.1 (64 bits) en el sistema operativo Windows 7. Cuando ejecuté el siguiente código, el kernel de Python murió y no se pudo reiniciar con algunos errores, pero no aparece ningún mensaje de información de error. print (“test accuracy %.3f” % accuracy.eval(feed_dict={ […]

Red neuronal artificial – error de comstackción

Estoy aprendiendo Aprendizaje profundo yo mismo y me enfrento a problemas al realizar ANN. Esto es lo que estoy haciendo: Inicializando la ANN (he dividido el conjunto de datos de antemano): classifier = Sequential() Añadiendo la capa de entrada y la primera capa oculta: classifier.add(Dense(input_dim = 11, kernel_initializer = ‘uniform’, activation = ‘relu’, units = […]

Tensorflow ValueError: solo llame a `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` con argumentos nombrados

Al llamar al siguiente método: losses = [tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) for logits, labels in zip(logits_series,labels_series)] Recibo el siguiente ValueError: ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=…, logits=…, …) Contra esto: [tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) De acuerdo con la documentación de nn_ops.py , necesito asegurarme de que los inicios de sesión y las tags estén inicializados en algo, […]

Tensorflow 3 canales orden de las entradas de color

Estoy utilizando el flujo tensorial para procesar imágenes en color con una neural network convolucional. Un fragmento de código está abajo. Mi código se ejecuta, así que creo que tengo el número correcto de canales. Mi pregunta es, ¿cómo ordeno correctamente los datos rgb? ¿Está en la forma rgbrgbrgb o sería rrrgggbbb? Actualmente estoy usando […]