Preguntas etiquetadas con keras

Me cuesta interpretar la diferencia de codificación Keras para el etiquetado de secuencia de uno a muchos (por ejemplo, clasificación de imágenes individuales) y de muchos a muchos (por ejemplo, clasificación de secuencias de imágenes). Frecuentemente veo dos tipos diferentes de códigos: El tipo 1 es donde no se aplica …

13 keras  rnn  lstm  sequence 

He estado tratando de entender cómo representar y dar forma a los datos para hacer una predicción de series de tiempo multidimensional y multivariante usando Keras (o TensorFlow), pero todavía no estoy muy claro después de leer muchas publicaciones / tutoriales / documentación del blog sobre cómo presentar los datos …

12 python  keras  rnn  lstm 

Estoy tratando de implementar capas compartidas en Keras. Veo que Keras sí keras.layers.concatenate, pero no estoy seguro de la documentación sobre su uso. ¿Puedo usarlo para crear múltiples capas compartidas? ¿Cuál sería la mejor manera de implementar una red neuronal compartida simple como se muestra a continuación utilizando Keras? Tenga …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  multitask-learning 

Tengo un gran conjunto de datos multidimensionales que se genera cada día. ¿Cuál sería un buen enfoque para detectar cualquier tipo de 'anomalía' en comparación con los días anteriores? ¿Es este un problema adecuado que podría abordarse con redes neuronales? Cualquier sugerencia es apreciada. información adicional: no hay ejemplos, por …

12 tensorflow  keras  anomaly-detection 

Tengo un modelo convolucional + LSTM en Keras, similar a este (ref. 1), que estoy usando para un concurso de Kaggle. La arquitectura se muestra a continuación. Lo he entrenado en mi conjunto etiquetado de 11000 muestras (dos clases, la prevalencia inicial es ~ 9: 1, así que tomé muestras …

12 keras  cross-validation  overfitting 

Estoy tratando de implementar este documento en un conjunto de imágenes médicas. Lo estoy haciendo en Keras. La red consiste esencialmente en 4 capas conv y max-pool seguidas de una capa completamente conectada y un clasificador soft soft. Hasta donde sé, he seguido la arquitectura mencionada en el documento. Sin …

12 machine-learning  python  deep-learning  keras 

Cuando se utiliza la devolución de llamada de detención temprana en el entrenamiento de Keras, se detiene cuando alguna métrica (generalmente pérdida de validación) no aumenta. ¿Hay alguna manera de usar otra métrica (como precisión, recuperación, medida f) en lugar de pérdida de validación? Todos los ejemplos que he visto …

12 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Acabo de construir esta red neuronal LSTM con Keras import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.activations import linear from keras.layers.recurrent import LSTM from keras.models import Sequential from matplotlib import pyplot #read and prepare data from datafile data_file_name …

11 machine-learning  python  keras  prediction  forecasting 

Estoy trabajando con Python, scikit-learn y keras. Tengo 3000 mil imágenes de relojes frontales como los siguientes: Watch_1 , Watch_2 , Watch_3 . Quiero escribir un programa que reciba como entrada una foto de un reloj real que tal vez se haya tomado en condiciones menos ideales que las fotos …

11 python  neural-network  keras 

Intenté definir una función métrica personalizada (F1-Score) en Keras (backend de Tensorflow) de acuerdo con lo siguiente: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 …

11 tensorflow  keras  evaluation 

Estoy tratando de construir un sistema de reconocimiento de gestos para clasificar los gestos ASL (lenguaje de señas americano) , por lo que se supone que mi entrada es una secuencia de fotogramas, ya sea desde una cámara o un archivo de video, luego detecta la secuencia y la asigna …

10 neural-network  deep-learning  keras  rnn  lstm 

Detalles: GPU : GTX 1080 Entrenamiento : ~ 1.1 millones de imágenes pertenecientes a 10 clases Validación : ~ 150 mil imágenes pertenecientes a 10 clases Tiempo por época : ~ 10 horas He configurado CUDA, cuDNN y Tensorflow (GPU Tensorflow también). No creo que mi modelo sea tan complicado …

10 machine-learning  python  keras 

Antecedentes: al ajustar las redes neuronales con la activación de relu, descubrí que a veces la predicción se vuelve casi constante. Creo que esto se debe a que las neuronas relu mueren durante el entrenamiento como se indica aquí. ( ¿Cuál es el problema "moribundo ReLU" en las redes neuronales? …

10 machine-learning  neural-network  keras