Questions marquées «tensorflow»

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La fonction d'erreur d'entropie croisée dans les réseaux de neurones

Dans le MNIST For ML Beginners, ils définissent l’entropie croisée comme Hy′(y):=−∑iy′ilog(yi)Hy′(y):=−∑iyi′log⁡(yi)H_{y'} (y) := - \sum_{i} y_{i}' \log (y_i) i y ' iyiyiy_i est la valeur de probabilité prédite pour la classe et est la probabilité vraie pour cette classe.iiiy′iyi′y_i' question 1...

machine-learning tensorflow

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Réseaux de neurones: quelle fonction de coût utiliser?

J'utilise TensorFlow pour des expériences principalement avec des réseaux de neurones. Bien que j'aie fait pas mal d'expériences (XOR-Problem, MNIST, des trucs de régression, ...) maintenant, je ne parviens pas à choisir la fonction de coût "correcte" pour des problèmes spécifiques car, dans...

machine-learning python neural-network statistics tensorflow

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Multi GPU en keras

Comment pouvez-vous programmer dans la bibliothèque keras (ou tensorflow) pour partitionner la formation sur plusieurs GPU? Supposons que vous vous trouviez dans une instance Amazon ec2 comportant 8 GPU et que vous souhaitiez toutes les utiliser pour vous entraîner plus rapidement, mais que votre...

python deep-learning tensorflow keras gpu

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Explication intuitive de la perte d'estimation NCE (Noise Contrastive Estimation)?

J'ai lu sur NCE (une forme d'échantillonnage de candidats) à partir de ces deux sources: Rédaction Tensorflow Papier original Quelqu'un peut-il m'aider avec les éléments suivants: Une explication simple du fonctionnement des RCE (j'ai trouvé les éléments ci-dessus difficiles à analyser et à...

deep-learning tensorflow word-embeddings sampling loss-function

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Fusion de deux modèles différents dans Keras

J'essaie de fusionner deux modèles Keras en un seul modèle et je ne peux pas y parvenir. Par exemple, dans la figure ci-jointe, je voudrais récupérer la couche intermédiaire de dimension 8, et l'utiliser comme entrée pour la couche B 1 (de dimension 8 à nouveau) dans le modèle B , puis combiner le...

machine-learning python deep-learning keras tensorflow

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PyTorch vs Tensorflow Fold

Les deux PyTorch et tensorflow Fold sont des cadres d'apprentissage en profondeur destinés à faire face aux situations où les données d'entrée a une longueur non uniforme ou les dimensions (qui est, des situations où des graphiques dynamiques sont utiles ou nécessaires). Je voudrais savoir comment...

python deep-learning tensorflow pytorch

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Réseau de neurones pour la régression à sorties multiples

J'ai un ensemble de données contenant 34 colonnes d'entrée et 8 colonnes de sortie. Une façon de résoudre le problème consiste à prendre les 34 entrées et à créer un modèle de régression individuel pour chaque colonne de sortie. Je me demande si ce problème peut être résolu en utilisant un seul...

neural-network regression tensorflow

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Keras contre tf.keras

Je suis un peu confus dans le choix entre Keras (keras-team / keras) et tf.keras (tensorflow / tensorflow / python / keras /) pour mon nouveau projet de recherche. Il y a un débat sur le fait que Keras n'appartient à personne, donc les gens sont plus heureux de contribuer et il sera beaucoup plus...

python deep-learning keras tensorflow

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Extraction de mots-clés / phrases à partir de texte à l'aide de bibliothèques Deep Learning

C'est peut-être trop large, mais je cherche des références sur la façon d'utiliser l'apprentissage en profondeur dans une tâche de résumé de texte. J'ai déjà mis en œuvre une synthèse de texte à l'aide d'approches de fréquence de mots et de classement de phrases standard, mais j'aimerais explorer...

neural-network text-mining deep-learning beginner tensorflow

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Choisir entre TensorFlow ou Theano comme backend pour Keras

Keras prend en charge TensorFlow et Theano en tant que backend: quels sont les avantages / inconvénients de choisir l'un par rapport à l'autre, outre le fait que toutes les opérations ne sont actuellement pas implémentées avec le backend

neural-network deep-learning theano tensorflow keras

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Utilisation de TensorFlow avec le processeur graphique Intel

Je suis un débutant en apprentissage profond. Existe-t-il maintenant un moyen d'utiliser TensorFlow avec des GPU Intel? Si oui, veuillez m'orienter dans la bonne direction. Sinon, faites-moi savoir quel framework, le cas échéant, (Keras, Theano, etc.) puis-je utiliser pour mon contrôleur graphique...

tensorflow keras theano gpu

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Quelle est la signification de «Le nombre d'unités dans la cellule LSTM»?

Du code Tensorflow : Tensorflow. RnnCell. num_units: int, The number of units in the LSTM cell. Je ne peux pas comprendre ce que cela signifie. Quelles sont les unités de la cellule LSTM. Entrée, sortie et oublier les portes? Cela signifie-t-il «nombre d'unités dans la couche de projection...

neural-network tensorflow rnn

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Comment gérer les étiquettes de chaînes dans une classification multi-classes avec des keras?

Je suis novice en apprentissage automatique et en kéros et je travaille actuellement sur un problème de classification d'images multi-classes en utilisant des kéros. L'entrée est l'image balisée. Après un certain prétraitement, les données d'entraînement sont représentées dans la liste Python...

machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding

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Comment calculer l'impact de la mémoire mini-batch lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur?

J'essaie de calculer la quantité de mémoire nécessaire à un GPU pour entraîner mon modèle sur la base de ces notes d'Andrej Karphaty: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#computational-considerations Mon réseau a 532 752 activations et 19 072 984 paramètres (poids et biais). Ce sont...

deep-learning tensorflow

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Quel est l'avantage de diviser le fichier tfrecord en fragments?

Je travaille sur la reconnaissance vocale avec Tensorflow et je prévois de former LSTM NN avec un ensemble de données d'ondes massives. En raison des gains de performances, je prévois d'utiliser des tfrecords. Il existe plusieurs exemples sur Internet (Inception par exemple) où les fichiers...

python tensorflow

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agrandir la carte thermique de Seaborn

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer...

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Qu'est-ce que TensorFlow offre de plus aux keras?

Je sais que les keras servent d'interface de haut niveau avec TensorFlow. Mais il me semble que les keras peuvent faire à eux seuls de nombreuses fonctionnalités (saisie de données, création de modèle, formation, évaluation). De plus, certaines fonctionnalités de TensorFlow peuvent être portées...

keras tensorflow

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Qu'est-ce que le poids et les préjugés dans l'apprentissage en profondeur?

Je commence à apprendre l'apprentissage automatique sur le site Web de Tensorflow. J'ai développé une compréhension très très rudimentaire du déroulement d'un programme d'apprentissage en profondeur (cette méthode me permet d'apprendre rapidement au lieu de lire des livres et de gros articles). Il...

machine-learning deep-learning tensorflow

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Comment ajouter des fonctionnalités sans image le long des images latérales en tant qu'entrée des CNN

J'entraîne un réseau neuronal convolutionnel pour classer les images sur les conditions de brouillard (3 classes). Cependant, pour chacune des 150 000 images environ, j'ai également quatre variables météorologiques disponibles qui pourraient aider à prévoir les classes d'images. Je me demandais...

machine-learning neural-network deep-learning tensorflow cnn

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PyTorch vs Tensorflow désireux

Google a récemment inclus dans tensorflow's nightly builds son Eager mode, une API impérative pour accéder aux capacités de calcul tensorflow. Comment tensorflow désireux se compare-t-il à PyTorch? Certains aspects qui pourraient affecter la comparaison pourraient être: Avantages et inconvénients...

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