La única función que puedo encontrar es para circunferencias en 2D que se describen aquí … ¿Hay alguna función 1D optimizada?
Estoy haciendo un poco de pymc3 y me gustaría crear estocásticos personalizados, sin embargo, no parece haber mucha documentación sobre cómo se hace. Sé cómo usar el modo as_op , pero aparentemente eso hace que sea imposible usar el muestreador NUTS, en cuyo caso no veo la ventaja de pymc3 sobre pymc. El tutorial menciona […]
Acabo de aprender recientemente sobre np.einsum y rápidamente me hice adicto a él. Pero parece que theano no tiene una función equivalente, así que necesito convertir mi código numpy a theano de alguna manera. ¿Cómo puedo escribir el siguiente cálculo en theano? IX=np.einsum(‘ijk,lj->ilk’,p1,KX)
He construido una ANN en keras que tiene 1 capa de entrada (3 entradas), una capa de salida (1 salida) y dos capas ocultas con 12 y 3 nodos respectivamente. La forma en que construyo y entreno mi red es: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy # […]
He instalado Keras y quería cambiar el backend a Theano. Revisé esta publicación , pero aún no tengo idea de dónde colocar el archivo json creado. Además, a continuación se muestra el error que obtuve al ejecutar import keras en Python Shell: Usando el backend TensorFlow. Seguimiento (última llamada más reciente): Archivo “”, línea 1, […]
Estoy utilizando el tutorial de LSTM para Theano ( http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html ). En el archivo lstm.py ( http://deeplearning.net/tutorial/code/lstm.py ), no entiendo la siguiente línea: c = m_[:, None] * c + (1. – m_)[:, None] * c_ ¿Qué significa m_[:, None] ? En este caso m_ es el vector theano mientras que c es una matriz.
Estoy tratando de usar pymc3 con una función de probabilidad derivada de algunos datos observados. Estos datos observados no se ajustan a ninguna distribución estándar agradable, por lo que quiero definir la mía, basada en estas observaciones. Un enfoque es usar la estimación de la densidad del kernel sobre las observaciones. Esto fue posible en […]
Quiero convertir mi modelo keras en una función theano para poder calcular los gradientes en las entradas. Pensé que esto podría ser genial para visualizar la red. Quiero usar estos gradientes para mejorar las características de la imagen original según lo que la neural network cree que son. No entiendo lo que estoy haciendo mal […]
from keras.models import Sequential from keras.layers.embeddings import Embedding from theano import function model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length = maxlen)) Quiero obtener los resultados de las capas de incrustación. Leí la fuente en keras pero no encontré ninguna función o atributo adecuado. ¿Alguien me puede ayudar con esto?
Instalé Theano en la máquina con Windows y seguí las instrucciones de configuración. Coloqué el siguiente archivo .theanorc.txt en la carpeta C: \ Users \ my_username: #!sh [global] device = gpu floatX = float32 [nvcc] fastmath = True # flags=-m32 # we have this hard coded for now [blas] ldflags = # ldflags = -lopenblas […]