deep-learning 相关问题

深度学习是一个机器学习领域，其目标是使用“深层”（由多层组成）的特殊神经网络架构来学习复杂的功能。此标记应用于有关深度学习体系结构实现的问题。一般机器学习问题应标记为“机器学习”。包括相关软件库的标签（例如，“keras”或“tensorflow”）是有帮助的。

TensorFlow：为什么avg_pool忽略一个跨度维度？

我试图跨越渠道维度，以下代码表现出令人惊讶的行为。我期望tf.nn.max_pool和tf.nn.avg_pool应该产生...的张量。

python-3.x tensorflow deep-learning max-pooling

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tflearn：model.fit中的ValueError

我是TFLearn的新手，我正在尝试写一个简单的CNN。这是我的代码：import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data，fully_connected，dropout from tflearn ....

python tensorflow deep-learning conv-neural-network tflearn

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如何获得3D图像的直方图

我正在处理一个大脑分割项目，需要预处理我的MRI（来自BRATS2015）。我想看看我的3D图片的直方图。我的代码：＃ - * - coding：utf-8 - * - 将SimpleITK导入为......

matplotlib deep-learning simpleitk

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图像以ResNet-50为中心，在张量流变薄

我在tensorflow-slim中使用ResNet-50模型来提取功能。我的问题是，在输入图像之前，我是否需要根据一些标准ResNets-50平均值对图像进行居中？我知道 ...

computer-vision deep-learning tensorflow-gpu tf-slim resnet

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当形状不匹配时，如何在keras中使用双向RNN和Conv1D？

我是深度学习的新手，所以我正在阅读Antonio Gulli与Keras的深度学习并学习很多东西。我想开始使用一些概念。我想尝试实现一个神经...

python deep-learning keras convolution recurrent-neural-network

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获取TensorFlow中dynamic_rnn的最后一个输出

我有一个3-D张量的形状[batch，None，dim]，其中第二个维度，即时间步长，是未知的。我使用dynamic_rnn来处理这样的输入，如下面的代码片段：import numpy as np ...

python tensorflow neural-network deep-learning recurrent-neural-network

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Tensorflow：如何设置对数刻度和一些Tensorflow问题的学习率

我是一个深度学习和Tensorflow初学者，我正在尝试使用Tensorflow在本文中实现该算法。本文使用Matconvnet + Matlab来实现它，我很好奇......

python tensorflow deep-learning deep-residual-networks

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RNN输出和基于规则的输出有什么不同？

我是机器学习的新手，我有一个问题，我正在学习本教程，我读到了LSTM和RNN。我使用教程提供的代码并运行它，它完成了培训，现在我给...

machine-learning tensorflow deep-learning artificial-intelligence lstm

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了解更快的RCNN处理

为了更好地理解实现，我运行了更快的RCNN代码。我使用gdb来调试python接口后面的C ++代码，我可以逐行查看到C ++代码。 ...

deep-learning caffe

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Keras的任意深层网络结构

我是Keras的新手。是否有可能使用Keras编写任意深度学习图结构（比如更快的R-CNN模型）？

deep-learning keras

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CNN：了解权重输出通道参数

weights = {＃5x5 conv，1输入，32输出'wc1'：tf.Variable（tf.random_normal（[5,5,1,32]）），＃5x5 conv，32个输入，64个输出'wc2'：tf .Variable（tf.random_normal（[5,5,32,64]）），＃...

machine-learning tensorflow deep-learning conv-neural-network convolution

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每个时代后必须准确度提高吗？

当使用批次训练神经网络时，精确度（训练和验证）是否应该在每个时期之后（在看到整个数据之后的额外时间）增加？我希望能够......

neural-network deep-learning

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在Tensorflow中有效地计算成对排名损失函数

我目前正在tensorflow中实现http://www.aclweb.org/anthology/P15-1061。我已经实现了成对排名损失函数（论文的第2.5节）如下：s_theta_y = tf.gather（...

python machine-learning tensorflow deep-learning

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如何使用Keras Lambda图层合并2个维度和Transpose

我有一个形状矢量（1,9,128）。我需要它转换为（128,9），但不是简单的重塑。我希望1和9合并然后转置。如何使用keras中的Lambda图层执行此操作？ ...

deep-learning keras

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如何在没有定义变量的情况下保存张量流模型（省略标签张量）

我的张量流模型定义如下：X = tf.placeholder（tf.float32，[None，training_set.shape [1]]，name ='X'）Y = tf.placeholder（tf.float32，[None，training_labels。 shape [1]]，name ='Y'）A1 = tf ....

python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning

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Tensorflow加权与S形交叉熵损失

我正在尝试使用TensorFlow实现多标签分类（即，每个输出模式可以具有许多活动单元）。这个问题有不平衡的类（即，比...中的零更多的零）

tensorflow deep-learning multilabel-classification cross-entropy

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为什么PyTorch中的嵌入实现为稀疏层？

在PyTorch中嵌入图层列在“稀疏图层”下，但有限制：请记住，只有有限数量的优化器支持稀疏渐变：目前它是optim.SGD（cuda和...

neural-network deep-learning pytorch

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Tensor flow和RandomShuffleQueue“元素不足（请求64，当前大小0）”

我目前正在玩tensorFlow，甚至认为教程有点简单，当我们尝试输入自己的数据时，真正的工作就开始了。我用了一个非常基础的数据集作曲家......