neural-network

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    Jupyter内核崩溃/死亡时使用大型神经网络层，任何想法？

    我正在用Pytorch试验Autoencoder。当我使用比较大的神经网络例如nn.Linear（250 * 250,40 * 40）作为第一层时，Jupyter内核不断崩溃。当我使用较小的图层大小时线性（250 * 250,20 * 20）。 Jupyter内核是可以的。任何想法如何解决这个问题？所以我可以运行更大的网络。谢谢。整个网络如下。 # model: class AutoEncode
    python neural-network jupyter-notebook pytorch 2017-10-07

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    突触/ Neataptic简约利落XOR解决方案

    编辑：我设法张罗几个简单的例子https://github.com/developer239/neural-network-playground 谁能帮我简单利落身教网如何解决XOR或一些其他类似的问题？但是使用NEAT技术，我不需要指定训练数据集？ 使用Javascript：https://github.com/cazala/synaptic或https://github.com/wagenaa
    javascript node.js machine-learning neural-network 2017-10-07

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    使用隐藏层的输出做预测

    假设我有一个神经网络来预测一个目标，并且我希望隐藏层的输出之一能够预测与我的最终目标相关的另一个属性。有没有一个算法来做到这一点？谢谢！
    algorithm tensorflow neural-network 2017-10-08

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    Tensorflow GRU变量已经存在ValueError

    我正在尝试使用带GRU单元格的RNN来生成文本，但是当我在文本上调用RNN函数来生成文本时，出现错误。 Traceback (most recent call last): File "trump.py", line 93, in <module> var = RNN(emb(new[-3:]), weights, biases) File "trump.py", l
    python python-3.x tensorflow neural-network recurrent-neural-network 2017-10-08

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    如何使用word2vec嵌入来设计word-RNN模型的输出层

    我尝试构建Char-RNN的Word-RNN等价物，网络应该在句子中生成下一个单词。 作为输入我使用预先训练过的word2vec 100-dim向量，隐藏层大小为200.我的主要问题是输出层，它应该如何设计？ 在char-rnn中，输出它是具有字符概率分布（softmax）的词汇大小（唯一字符数）向量。所以产生下一个字符就是这个分布的简单抽样。 但是当我的单词词汇量超过300k时使用word2ve
    python tensorflow neural-network recurrent-neural-network word2vec 2017-10-08

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    分类在一组类别的已知子集中

    让C = c_1，...，c_ {52}成为游戏的52张牌。 我们拥有一个玩家X = x_1，...，x_ {13}的手，我们想要预测将使用基本前馈神经网络分类器播放的卡片。 输入是一个大小为13的数组，输出是大小为52的概率数组，其中元素i是输出为卡c_i的概率。 但是，显然我们想强制元素i为0，如果玩家没有手中的牌。 我该如何实施？
    machine-learning neural-network classification 2017-10-08

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    Tensorflow不想使用GPU

    我想在这里训练来自这里的“standford chatbot”https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot，但它不使用我的GPU，但所有需要的库（CuNN，CUDA，tensorflow-gpu等）都是安装 我想： def train(): """ Train
    tensorflow neural-network python-3.5 lstm tensorflow-gpu 2017-10-09

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    多层神经网络 - 损失函数为负值且准确度（低）保持不变

    我构建了一个带有两个隐藏层的神经网络。我使用ReLu激活两层和最后（out_layer）我使用线性激活函数。输入值x有125列（特征）。该模型是： def multilayer_perceptron(): tf.reset_default_graph() x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,train_x.shape[1]])
    python-3.x tensorflow neural-network multi-layer 2017-10-09

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    如何充分利用GPU进行TensorFlow Estimators？

    我使用Tensorflow（CPU版本）作为我的深度学习模型。具体使用DNNRegressor Estimator进行训练，给定参数集（网络结构，隐藏层，alpha等）虽然我能够减少损失，但是模型需要花费很长时间学习（大约3天），而且时间很长每100步采取9秒。 我来到这个文章翻过： - https://medium.com/towards-data-science/how-to-traine-t
    python tensorflow neural-network tensorflow-gpu 2017-10-09

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    如何使用rest协议为神经网络任务创建本地python服务器？

    我正在研究一个kinect项目，用c＃编写的整个项目，但我需要一个本地服务器来运行python脚本 1.主要软件将骨架关节的信息发送到python服务器 2. python服务器将猜测使用LSTM神经网络的手势，并将其发送回软件 我发现了一些使用Rest API的说明，但我不知道如何创建这种可以执行此任务的本地服务器 确实有任何建议来创建本地python网络）服务器？
    c# python rest neural-network localhost 2017-10-09
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