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(1176)
视频
沙龙
1
回答
如何
提取
多
模式
自动
编码器
的
编码
部分
,
并将
.
h5
模型
转
换为
numpy
数组
?
numpy
、
model
、
autoencoder
、
h5py
、
encoder
我正在制作一个深度
的
多
模式
自动
编码器
模型
,它接受两个输入,并产生两个输出(这是重建
的
输入)。两个输入
的
形状分别为(1000,50)和(1000,60),
模型
有3个隐藏层,旨在连接input1和input2
的
两个潜在层。 我想
提取
模型
的
编码
部分
,
并将
数据保存为
numpy
数组
。以
浏览 30
提问于2020-07-29
得票数 0
1
回答
如何
利用VAE
编码
特征进行无监督异常检测
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
autoencoder
我试图通过复制“基于变分
自动
编码器
特征
提取
的
无监督异常检测”
的
方法来实现VAE。或者这里。任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 6
提问于2022-05-01
得票数 0
4
回答
在运行时使用keras从
自动
编码器
模型
中保存隐藏层
的
特性。
python
、
keras
、
feature-extraction
、
autoencoder
我正在训练一个
自动
编码器
模型
,并希望在运行时从
编码器
部分
保存每个图像
的
特征,并在以后使用它进行特征匹配。我
的
模型
结构是-test_data_dir = '/test'nb_validation_samplesvalidation_data=fixed_generator(test_genera
浏览 7
提问于2019-11-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras组合
模型
如何
在
自动
编码器
上只
提取
部分
keras
、
autoencoder
我已经编译了两个
模型
,(分类和
自动
编码器
)使用KERAS,我能够评估
模型
,没有问题运行如下。epochs=1, verbose=1) 第二
部分
要求我在
自动
编码器
上只利用
模型
的
一
部分
请参考下面的代码,它不能运行,因为代码是为整个
模型
,
浏览 0
提问于2020-06-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
基于
自动
编码器
的
无监督聚类
cluster-analysis
、
autoencoder
、
loss-function
我正在尝试使用
编码器
集群一个数据集,因为我是这个领域
的
新手,我不知道
如何
做it.My主要问题是
如何
定义损失函数,因为数据集是未标记
的
,据我所知,我已经从书目中看到了他们定义为损失函数
的
内容期望
的
输出和预测
的
output.My之间
的
距离问题是,我没有期望
的
输出,我应该
如何
实现这一点?
浏览 1
提问于2017-10-24
得票数 0
2
回答
__init__()获得意外
的
关键字参数“”categorical_features“”
python
、
scikit-learn
、
neural-network
我试着用categories代替categorical_features,但是没有用。 请帮助解决此错误:Traceback (most recent call last): File "test.py", line 28, in <module>
浏览 0
提问于2020-01-23
得票数 1
1
回答
如何
将excel电子表格中
的
数据转
换为
适当
的
表示形式,以培训科学知识学习
模型
python
、
classification
、
svm
、
scikit-learn
我拥有excel文件中
的
输入数据,我使用nltk以如下方式处理这些数据:wb我已经阅读了许多svm在线教程,但它们似乎都使用不同
的
方法来创建供使用
的
数据集。如果有人能给我关于
如何
继续前进
的
建议,我将不胜感激,因为我现在被困住了。我正在训练分类器来将电子邮件分类。提前感谢!
浏览 0
提问于2014-01-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
解码器
如何
将
自动
编码器
中
的
低维转
换为
高维?
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
artificial-intelligence
、
autoencoder
我正在建立一个
自动
编码器
。我在google上看到过,
编码器
压缩数据,比如将维度
的
784 no转
换为
瓶颈隐藏神经元
的
100 no,然后解码器再次将维度
的
100 no转
换为
784,我想知道它(解码器)
如何
从较低维度转换到更高维度,因为如果我们谈论
编码器
但是
如何
将较低
的
维度再次转
换为
较高
的
维度,要么是通过再次添加我们在
编码器
中丢弃<e
浏览 6
提问于2020-11-24
得票数 0
1
回答
存储库不应返回DTO
的
原因
php
、
laravel
、
design-patterns
读了很多文章人们说我应该返回域
模型
..。但那会毁了我储存库
的
整个想法。有人能解释我为什么错了吗?
浏览 0
提问于2020-04-14
得票数 1
回答已采纳
5
回答
c++音频转换( mp3 -> ogg )问题
c++
、
audio
我想知道是否有人知道
如何
将mp3音频文件转
换为
ogg音频文件。我知道有些程序你可以在网上买到,但我宁愿只有我自己
的
小应用程序,让我可以转换我想要
的
文件。
浏览 2
提问于2009-06-03
得票数 4
回答已采纳
2
回答
你能从它
的
嵌入中重建原始图像吗?
numpy
、
opencv
、
duplicates
、
conv-neural-network
、
artificial-intelligence
我在Python中使用来生成图像嵌入,我把这些嵌入放在一个文件夹中,然后将它们转换回原始
的
.jpg映像。{'IMG-7817.jpg': array([0.将ndarray值转
换为
floats列表。,
并将
它们转换回原始
的
.jpg映像。(嵌入无疑,但一行不是我想要
的
) 在尝试角
浏览 5
提问于2022-07-26
得票数 1
1
回答
使用mnist进行分类
的
堆叠式
自动
编码器
keras
我知道在新
的
Keras中已经删除了
自动
编码器
的
容器。我
的
目标是
提取
输入
的
编码
表示,
并将
其作为输入输入到下一层,即堆叠
自动
编码器
,以便使用三个隐藏层进行分类。我得到了这个错误: 异常:检查
模型
目标时出错:要求dense_160具有形状(None,500),但得到形状为(60000L,784L)
的
数组
。我不太确定这段代码是否能达到我
的</em
浏览 0
提问于2016-11-12
得票数 0
1
回答
在keras中将一个
模型
的
推论提供给另一个
模型
的
生成器时出现错误
python
、
keras
、
keras-layer
、
pre-trained-model
我设计了一个
自动
编码器
,并对其进行了训练。现在,我想从
编码器
中
提取
特征,
并将
它们提供给另一个
模型
的
生成器。 这是我实现
的
自动
编码器
。Conv1D(1, 3, activation='sigmoid', padding='same')(x) autoencoder = Model(input, decoded) 这就是我获取
编码器
部分</em
浏览 35
提问于2019-05-27
得票数 0
4
回答
一种新的人脸识别数据流聚类方法
python
、
clustering
我有一个时间序列数据集
的
来袭脸数据。每个数据点是一个长256
的
面部特征向量,表示一个人
的
面部特征(它是由修改后
的
RESNET生成
的
)。紧密相连
的
特征被视为属于同一个人。我最近转向了HDBSCAN,也取得了很好
的
效果。 我
的
问题是: DBSCAN和HDBSCAN要求我一次将所有数据放在一起。我经常有>200000个特性,这可能是一个非常大
的
下载。我更希望能够把每一个传入
的
f,并分配给一个人,而不必一次收集所有的信
浏览 0
提问于2020-06-12
得票数 4
回答已采纳
1
回答
层长序列
的
一层逼近
deep-learning
、
regularization
考虑以下情况:存在一个层次较多
的
深层神经网络,为了加速推理或正则化目的,降低了
模型
的
复杂度。从i到j
的
层,有效地执行了一些非线性转换: 其中d_i和d_j是i_{th}和j_{th}层输入
的
维数对于这种非线性变换
的
逼近,是否有过用激活函数对卷积层进行线性一次搜索
的
研究,从而尽可能逼近多层
的
作用。这种近似的损失函数可以简单地是一个MSE误差,其中输入是\m
浏览 0
提问于2021-02-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
模型
正确地匹配格式数据-- TypeError:无法将符号Keras输入/输出转
换为
numpy
数组
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
dataset
、
training-data
对于NLP任务,我
的
输入数据集被转
换为
如下所示:整数列表。特征和标签是相同
的
数据集。然后我调用fit()方法-我
的
模型
是vaefor counter in range(nb_epoch):这就产生了这个错误 TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output t
浏览 3
提问于2021-09-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ValueError:分类标准不能处理预先训练
的
CNN上
的
多
标签指示符
的
混合。
python
、
tensorflow
、
error-handling
、
conv-neural-network
在tensorflow中,我打算在预先训练
的
CNN中调整超视距,以完成图像分类任务。为此,我使用了像vgg16这样
的
预训练
模型
来
提取
特征,并使用
提取
的
嵌入式特征作为卷积神经网络(CNN)
的
输入。基本上,我把CNN放在训练前训练
模式
的
顶端。grid_search.fit(np.array(df_train_tf), np.array(labels_tr_tf[1:1001])) ValueError:分类度量
浏览 2
提问于2020-06-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras model.predict返回什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我正在构建一个
自动
编码器
网络,用于在单列文本列表中查找异常值。每个
数组
都有我
的
数组
中最大元素
的
大小,较小
的
元素在右边用零填充。所以我最终得到了带有
浏览 0
提问于2019-04-25
得票数 0
1
回答
在运行时读取多个文件(数据流模板)
google-cloud-dataflow
、
apache-beam
、
dataflow
、
apache-beam-io
c.output(eventRows); }));从CoderRegistry推断
编码器
失败:无法为org.apache.beam.sdk.values.PCollection提供
编码器
。我想找到一个更好
的
方法,而不是自己阅读文件使用gcs客户端。诚挚
的
问候
浏览 1
提问于2018-11-05
得票数 0
回答已采纳
3
回答
获得一致
的
列车/生产数据一次热
编码
python
、
pandas
、
dummy-variables
我正在构建一个需要用户输入
的
应用程序。目前,在培训集上,我运行以下代码,其中data是一个熊猫数据集,包含分类列和数字列。data.get_dummies()test_data = dummified_data[10000:12000] 目前,我有一个手写
的
函数,它接收用户输入
的
数据
并将
其转换成类似于虚拟数据
的
格式。这似乎是不可持续
的
,因为列数/我
的
分类变量
的
大小都在增
浏览 0
提问于2019-06-18
得票数 5
回答已采纳
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