Articles of red neuronal

Predicciones utilizando una neural network recurrente de Keras: la precisión siempre es 1.0

TLDR: ¿Cómo uso un RNN de Keras para predecir el siguiente valor en una secuencia? Tengo una lista de valores secuenciales. Quiero introducirlos en un RNN para predecir el siguiente valor en la secuencia. [ 0.43589744 0.44230769 0.49358974 …, 0.71153846 0.70833333 0.69230769] Estoy usando Keras para hacer esto y puedo obtener una red con una […]

¿Cómo convertir una capa densa en una capa convolucional equivalente en Keras?

Me gustaría hacer algo similar al documento de Redes Totalmente Convolucionales ( https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf ) usando Keras. Tengo una red que termina aplanando los mapas de características y los ejecuta a través de varias capas densas. Me gustaría cargar los pesos de una red como esta en una en la que las capas densas se reemplacen […]

¿Cómo se entrenan varios modelos en un solo script en TensorFlow cuando hay GPUs presentes?

Digamos que tengo acceso a un número de GPU en una sola máquina (por el bien del argumento, supongamos 8GPU cada una con una memoria máxima de 8 GB en una sola máquina con cierta cantidad de RAM y disco). Quería ejecutar en un solo script y en una sola máquina un progtwig que evalúa […]

Resultado de Keras model.summary () – Comprensión del número de parámetros

Tengo un modelo NN simple para detectar dígitos escritos a mano desde una imagen de 28x28px escrita en python utilizando Keras (backend de Theano): model0 = Sequential() #number of epochs to train for nb_epoch = 12 #amount of data each iteration in an epoch sees batch_size = 128 model0.add(Flatten(input_shape=(1, img_rows, img_cols))) model0.add(Dense(nb_classes)) model0.add(Activation(‘softmax’)) model0.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’sgd’, […]

Keras capas de tutorial y muestras.

Estoy tratando de codificar y aprender diferentes modelos de redes neuronales. Estoy teniendo muchas complicaciones con la dimensionalidad de entrada. Estoy buscando un tutorial que muestre las diferencias en las capas y cómo configurar entradas y salidas para cada capa.

¿Cómo importo un archivo de datos como una matriz y ejecuto un archivo .m desde un script de python?

Tengo un archivo .m que se utiliza para ejecutar una neural network en matlab, que he instalado localmente en mi computadora. Estoy intentando escribir un script en Python que recorrerá una lista de posibles funciones de transferencia y entrenamiento para la neural network varias veces. He escrito una función para abrir y editar el archivo […]

¿Cómo puedes entrenar varias redes neuronales simultáneamente en nolearn / lasagne / theano en Python?

Estoy escribiendo una tubería de calibración para aprender los hiperparámetros para redes neuronales para detectar propiedades de secuencias de ADN *. Por lo tanto, esto requiere capacitar a un gran número de modelos en el mismo conjunto de datos con diferentes hiperparámetros. Estoy tratando de optimizar esto para ejecutar en GPU. Los conjuntos de datos […]

Python o Matlab para Caffe?

Estaré trabajando en una implementación de DQNs y extensiones recientes de Google DeepMind en Caffe. Para esto escribiré un simulador (en lugar del emulador Atari) para crear experiencias de entrenamiento para el agente. Mi pregunta es: ¿Cuál de las interfaces de Matlab o Python con Caffe es la más madura y con mejor funcionamiento? ¿Alguna […]

Keras de iteración métrica personalizada.

Soy bastante nuevo en Keras y estoy tratando de definir mi propia métrica. Calcula el índice de concordancia que es una medida para los problemas de regresión. def cindex_score(y_true, y_pred): sum = 0 pair = 0 for i in range(1, len(y_true)): for j in range(0, i): if i is not j: if(y_true[i] > y_true[j]): pair […]

K.gradients (loss, input_img) devuelve “Ninguno”. (Keras visualización CNN con backend tensorflow)

Tengo modelos CNN entrenados utilizando Keras con backend Tensorflow. Y deseo visualizar mis filtros CNN con este tutorial: https://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html from keras import backend as K from keras.models import load_model import numpy as np model = load_model(‘my_cnn_model.h5’) input_img = np.load(‘my_picture.npy’) # get the symbolic outputs of each “key” layer (we gave them unique names). layer_dict = […]