问题陈述与我的想法
因此,我想知道是否有可能使用神经网络来生成一个输出,当输入到内插器(我用SciPy编写的代码)时,会产生比仅使用内插器更好的结果。我对ANN的想法如下:低分辨率数据( 512 x 256 2-D阵列)可以输入到网络中,以输出稍微修改过的512 x 256 2-D阵列。然后,我们可以将修改后的数据集输入到我们的内插器中,并查看它是否与高分辨率数据集(1024x51
我使用Keras和precipitation data in Australia构建了一个简单的多层神经网络。该代码接受4个输入列:['MinTemp', 'MaxTemp', 'Rainfall', 'WindGustSpeed'],并根据RainTomorrow输出进行训练。我已经将数据划分到训练/测试桶中,将所有值转换为0 <= n <= 1。当我尝试运行model.fit时,我的损失值稳定在~13
这是我第一次使用DL4J (Deep Learning for Java),也是我第一次使用卷积神经网络。我的目标是使用卷积神经网络给我一些关于图像的预测值。我自己收集并标记了我的图像。标签或预期输出由0到1之间的两个数字组成(我只是将它们写在文件名中,如0.01x0.87.jpg)。现在我找不到任何方法来使用DL4J使用的DataSetIterator类,这样我也可以设置
我正在设置一个需要对特定窗口进行截屏的应用程序。我已经使用了一些我找到的代码来获取窗口的位置和大小,它似乎工作得很好,根据第26行的输出,它工作得很好。但是当我尝试从相应的bbox (边界框)中获取任何像素时,即使是( 1,1 ),它也会输出IndexError: image index out of range,即使窗口大小肯定大于1,1,如第26行的输