neural-network

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    可视化嵌入空间（神经网络）是什么意思？

    我正在阅读关于活动识别论文https://arxiv.org/pdf/1705.07750.pdf。在这里，他们使用初始v1的3D卷积来执行活动识别。我正在听一场讲话，表示从视频中可视化功能的嵌入空间。 1）可视化嵌入空间意味着什么？您是在查看已经学过的过滤器，还是正在寻找类似活动的集合？ 2）您是否只是将权重矩阵可视化以查看它捕获的特征？如果是，哪个权重矩阵？ 3）tf.summary.imag
    tensorflow neural-network 2017-10-18

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    TensorFlow库未编译为使用AVX-AVX2

    我是Tensorflow的新手。 我正在使用64位版本的Windows 10，我想为CPU安装Tensorflow。 我不记得，我也跟着安装的具体步骤，但是当我使用检查安装： import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
    tensorflow neural-network pip bazel python-wheel 2017-10-18

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    Caffe Net不训练（损失不会在训练时改变）

    我想通过训练AlexNet在黑白图像上使用Circles（标签：“1”）和 Rectangles（标签：“0 “）。我正在使用1800个训练图像（900个圈和900个矩形）。例如： 我train_val.prototxt看起来是这样的： name: "AlexNet" layer { name: "data" type: "Data" top: "data"
    python neural-network deep-learning caffe lmdb 2017-10-18

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    脸标志检测与海伦数据库

    我将使用细胞神经网络的人脸标志检测。（Python和tensorflow） 的问题是在海伦数据库图像有不同的尺度。 我觉得我不能只是调整或裁剪图像，因为该数据是图像的位置。（（X，Y）坐标） 然而，我发现了很多的论文（细胞神经网络）测试他们的模型与海伦数据集。 有没有人有想法如何处理海伦数据集？ 我真的很感激它。
    python tensorflow neural-network face 2017-10-18

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    恢复模型时使用批量规范？

    我有一个小问题，在张量流中恢复模型时使用批量常量。 下面是我的批处理规范从here： def _batch_normalization(self, input_tensor, is_training, batch_norm_epsilon, decay=0.999): """batch normalization for dense nets. Args: inp
    tensorflow neural-network deep-learning restore batch-normalization 2017-10-18

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    形状不匹配Tensorflow

    我想写一个代码来创建一个神经网络。它应该从特定的csv文件读取数据，该文件包含13与每个输入不同的特征。这里是我的代码片段： n_inputs = 13 X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, n_inputs), name="X") y = tf.placeholder(tf.int64, shape=None, name="y") def
    python machine-learning tensorflow neural-network 2017-10-18

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    为什么50-50火车/测试分裂的工作最适合这个神经网络的数据集的178个观察？

    数据集源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine 完整的源代码（需要与NumPy，Python 3中）：https://github.com/nave01314/NNClassifier 从我读过的东西，看来80％左右，培训20％VA的分裂验证数据接近最优。随着测试数据集大小的增加，验证结果的差异应以降低有效训练为代价降低（验证准确度较低）。 因此
    python validation neural-network classification training-data 2017-10-18

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    错误时检查：预计dense_3_input有2个维度，但得到阵列形状（28，28，1）

    我写一个神经元用于确定手写数字 import numpy as np from keras.utils import np_utils from keras.models import model_from_json from keras.preprocessing import image import matplotlib.pyplot as plt json_file = ope
    python neural-network keras anaconda 2017-10-19

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    如何在MLP中创建可变数量的图层

    最近我正在使用Tensorflow。我正在探索如何在Tensorflow中实现多层Perceptron。 我在网上通过了很多教程。他们大多数利用一个或两个隐藏层。一个简单的例子取自here def forwardprop(X, w_1, w_2): """ Forward-propagation. IMPORTANT: yhat is not softmax sinc
    tensorflow neural-network 2017-10-19

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    tensorflow神经网络多层感知回归例如

    我想写一个MLP与TensorFlow（我刚开始学，所以道歉的代码！）为多元回归（无MNIST，请）。这里是我的MWE，我选择使用sklearn的linnerud数据集。 （实际上我使用的是一个更大的数据集，在这里我只使用一层，因为我想让MWE变小，但如果需要，我可以添加）。顺便说一句，我在train_test_split中使用shuffle = False，因为实际上我正在使用时间序列数据集。
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-10-19
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