preguntar acerca de deep-learning

Quelle est la différence entre' SAME 'et' VALID ' padding dans tf.nn.max_pool de tensorflow? À mon avis, 'VALID' signifie qu'il n'y aura pas de remplissage zéro en dehors des bords lorsque nous faisons max pool. Selon un guide de l'arithmétique d …

Quand j'ai formé mon réseau neuronal avec Theano ou Tensorflow, ils rapporteront une variable appelée "perte" par époque. Comment dois-je interpréter cette variable? Une perte plus élevée est meilleure ou pire, ou qu'est-ce que cela signifie pour la …

J'ai récemment passé en revue une implémentation intéressante pour convolutional text classification . Cependant, tout le code TensorFlow que j'ai examiné utilise un vecteur d'intégration aléatoire (non pré-formé) comme suit: with tf.device('/cpu: …

Je cherche une méthode sur la façon de calculer le nombre de couches et le nombre de neurones par couche. Comme entrée, je n'ai que la taille du vecteur d'entrée, la taille du vecteur de sortie et la taille de la formation ensemble. Habituellement, …

Pour tout Keras couche (Layer classe), quelqu'un peut m'expliquer comment comprendre la différence entre input_shape, units, dim, etc.? Par exemple, le document indique units spécifier la forme de sortie d'un calque. Dans l'image du réseau neuro …

Supposons que vous ayez besoin de créer une fonction d'activation qui n'est pas possible en utilisant uniquement des blocs de construction TensorFlow prédéfinis, que pouvez-vous faire? Donc, dans Tensorflow il est possible de créer votre propre fonc …

Pour un réseau Feedforward (FFN), il est facile de calculer le nombre de paramètres. Étant donné un CNN, LSTM etc, existe-t-il un moyen rapide de trouver le nombre de paramètres dans un modèle keras? ... …

Ma question Est en deux parties connectées: Comment calculer le max le long d'un certain axe d'un tenseur? Par exemple, si j'ai x = tf.constant([[1,220,55],[4,3,-1]]) Je veux quelque chose comme x_max = tf.max(x, axis=1) print sess.run(x_ma …

j'ai créé un réseau LSTM pour la classification des séquences (binaire) où chaque échantillon a 25 timesteps et 4 fonctionnalités. Voici ma topologie de réseau keras: ci-dessus, la couche d'activation après la couche Dense utilise la fonction sof …

je suis intéressé par des réseaux de neurones à convolution (CNNs) comme un exemple de calcul à grande échelle qui est approprié pour l'accélération à l'aide de matériel reconfigurable (c'est à dire permet de dire FPGA) pour ce faire, je dois examin …