Preguntas etiquetadas con keras

Estoy trabajando en el modelo Seq2Seq usando LSTM de Keras (usando el fondo Theano) y me gustaría paralelizar los procesos, porque incluso unos pocos MB de datos necesitan varias horas para el entrenamiento. Está claro que las GPU son mucho mejores en paralelo que las CPU. Por el momento, solo …

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Me gustaría usar ANNs para mi problema, pero el problema es que mis números de nodo de entradas y salidas no son fijos. Hice una búsqueda en Google antes de hacer mi pregunta y descubrí que el RNN puede ayudarme con mi problema. Pero, todos los ejemplos que he encontrado …

10 python  neural-network  keras  rnn  pytorch 

He aprendido que Keras tiene una funcionalidad para "fusionar" dos modelos de acuerdo con lo siguiente: from keras.layers import Merge left_branch = Sequential() left_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) right_branch = Sequential() right_branch.add(Dense(32, input_dim=784)) merged = Merge([left_branch, right_branch], mode='concat') ¿Cuál es el punto en mergint NNs, en qué situaciones es útil? ¿Es una especie …

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Soy un principiante en Keras y he comenzado con el ejemplo MNIST para comprender cómo funciona realmente la biblioteca. El fragmento de código del problema MNIST en la carpeta de ejemplo de Keras se proporciona como: import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models …

10 python  neural-network  deep-learning  keras 

Actualmente estoy trabajando en un modelo de regresión logística para genómica. Uno de los campos de entrada que quiero incluir como covariable es genes. Hay alrededor de 24,000 genes conocidos. Hay muchas características con este nivel de variabilidad en biología computacional y se necesitan cientos de miles de muestras. Si …

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He estado aprendiendo sobre redes neuronales convolucionales. Al mirar Kerasejemplos, me encontré con tres métodos diferentes de convolución. A saber, 1D, 2D y 3D. ¿Cuáles son las diferencias entre estas tres capas? ¿Cuáles son sus casos de uso? ¿Hay algunos enlaces o referencias para mostrar sus casos de uso?

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¿Es posible implementar múltiples softmaxes en la última capa en Keras? Entonces la suma de los nodos 1-4 = 1; 5-8 = 1; etc. ¿Debo optar por un diseño de red diferente?

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He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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Estoy tratando de entrenar esta implementación Keras de Deeplabv3 + en Pascal VOC2012, usando el modelo pre-entrenado (que también fue entrenado en ese conjunto de datos). Obtuve resultados extraños con la precisión rápidamente convergente a 1.0: 5/5 [==============================] - 182s 36s/step - loss: 26864.4418 - acc: 0.7669 - val_loss: 19385.8555 …

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Estoy tratando de entrenar un modelo en keras y estoy usando ModelCheckpoint para guardar el mejor modelo de acuerdo con una métrica de validación monitoreada (en mi caso, el índice Jaccard ). Si bien puedo ver que el modelo mejora en el tensorboard, cuando trato de cargar los pesos y …

8 keras  convnet 

Quiero hacer predicciones de un paso adelante para series temporales con LSTM. Para comprender el algoritmo, construí un ejemplo de juguete: un proceso simple autocorrelacionado. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + (1-p) * …

8 python  keras  time-series  lstm 

¿Cómo se entrena la capa de incrustación en la capa de incrustación de Keras? (por ejemplo, usando el backend de tensorflow, lo que significa que es similar a word2vec, glove o fasttext) Supongamos que no utilizamos una incrustación preentrenada.

8 keras  word-embeddings 

Estoy usando el paquete Kerasen R para hacer una red neuronal. ¿Cómo puedo extraer el resultado de una capa oculta? Encontré un ejemplo en Python, pero es que no tengo idea de cómo hacerlo en R.

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Estoy usando el paquete keras para entrenar un LSTM para una serie de tiempo univariante de tipo numérico (flotante). Realizar un pronóstico anticipado de 1 paso es trivial, pero no estoy seguro de cómo realizar un pronóstico anticipado de 10 pasos, digamos. Dos preguntas: 1) Leí sobre NN de secuencia …

8 time-series  keras 

Estoy tratando de construir y entrenar una red neuronal perceptrón multicapa que predice correctamente qué presidente ganó en qué condado por primera vez. Tengo la siguiente información para los datos de entrenamiento. Población total Edad media% Grados o grados Tasa de desempleo Ingreso per cápita Total de hogares Tamaño promedio …

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