根据文档,Activation('relu')和ReLU()应该产生类似的结果,但ReLU()中的附加参数除外。
然而,
X = Activation('relu')(X)
效果很好。但
X=ReLU()(X)
给出以下错误:
NameError: name 'ReLU' is not defined
为什么会这样呢?ReLU()不应该与函数API一起使用吗?
我给出了一个输入数组(3000,1),我期望的输出是0,1,2的多重概率。我在0到1之间缩放了我的输入,那么为什么我的输出超过1,以及这些连字符数是多少。
在这里输入代码
training_input, training_label = shuffle(training_input, training_label)
# training_input range from 1-100 so we scale it down to between 0-1
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_training_input = sca
我目前正在尝试复制我在文献()中发现的1D-CNN方法,在该出版物中给出了以下基线模型结构:
。
出于测试目的,我也希望将该模型用于我的数据。然而,我很难理解关于Conv1D层的Keras文档。有人能帮助我理解如何解释图像(即25x1x3是什么意思)并将其转化为Keras模型吗?
我当前的模型代码如下(不确定这些代码是否正确):
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filter
我试着用tensorflow实现一个异或门。我成功地实现了这一点,但我不完全理解它为什么会起作用。我得到了堆栈溢出帖子和的帮助。因此,无论是one hot true输出还是without one hot true输出。这是我所理解的网络,为了把事情弄清楚。
我的问题#1:注意到RELU函数和Sigmoid函数。为什么我们需要这个(特别是RELU函数)?你可以说是为了达到非线性。我理解RELU是如何实现非线性的.我从那里得到了答案。现在,根据我所理解的使用RELU和不使用RELU之间的区别,.I测试了tf.nn.relu函数(见图)。输出如下
现在,如果第一个函数可以工作,为什么
我目前正在尝试使用权重矩阵和偏差向量来手动计算我的神经网络的输出概率,这是由python库中的mlpclassifier提供的。我们的目标是从mlp.predict_proba获得相同的输出。不幸的是,由于未知的原因,我无法计算它。首先,我对测试数据和第一权重矩阵进行内积运算,将来自同一层的偏差向量相加,然后计算激活函数(在本例中为‘relu’)。依此类推,直到输出层。下面你可以找到我正在使用的代码和一些额外的注释。
# compute predictions using matrixes of weights
import numpy as np
# matrixes of weights
使用keras functional,可以编写如下内容:
x = Activation('relu')(x)
x = Dense(8, activation='softmax')(x)
我的问题是,Activation()函数是一个单独的层(相当于稠密层(128,activation='relu'),如果不是.为什么和什么时候使用这个符号?