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沙龙
1
回答
对
具有
字典
输入
(
由
多个
模型
组成
)
的
tf.keras
神经网络
使用
GradientTape
、
、
、
、
我需要从Tensorflow/Keras2.0 (super_model)中实现
的
神经网络
中获取导数。由于我之前在this post中解释
的
问题,这个
模型
由
多个
基本
模型
(从x1到x6)
组成
。(因此,如果只将角度传递给
模型
,我将得到一个错误。)
GradientTape
根据
输入
数据
对
网络进行求导。我尝试了以下方法,目的是获得上述指定数据
的
网络梯度值: wit
浏览 45
提问于2021-11-13
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2
回答
GradientTape
在多重雅可比计算中
的
重复
使用
、
、
、
、
我试图计算TensorFlow
神经网络
的
输出相对于它
的
输入
的
雅可比。这很容易用tf.
GradientTape
.jacobian方法实现。但是,对于x
的
各种实例,我需要多次、多次地
对
这个Jacobian进行评估。对于一个非平凡
的
雅可比计算(例如,对于
具有
非线性激活函数
的
深卷积
神经网络
),重复重新运行
GradientTape
计算和评估jacobian方法是非常昂贵<e
浏览 5
提问于2020-02-03
得票数 2
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1
回答
我应该
使用
独立
的
Keras库还是
tf.keras
?
、
、
随着Keras成为TensorFlow
的
API,有许多旧版本
的
Keras代码,比如。from keras import modelsfrom tensorflow.keras import models
浏览 1
提问于2019-01-08
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1
回答
有
神经网络
故障
的
机械工程师。我往正确
的
方向走了吗?我
的
数据集不够吗?
、
我正在做一个项目,其中
神经网络
(NN)
的
适用性将被评估,我是相当新
的
学科。更准确地说,
神经网络
应该取代一个分析
模型
。该
模型
基于位移数据计算结构
的
受力和扭矩。
神经网络
的
任务是通过回归来逼近力/矩。有些作者认为,
由
输入
、一个隐层和输出层
组成
的
神经网络
可能就足以实现这一目的。因此,我构造了一个
具有
这些特征
的
浏览 0
提问于2021-05-19
得票数 0
1
回答
如何将TensorFlow数据集列合并为用于Keras
的
元组(特性、标签)?
、
、
、
、
我有一个
由
多个
字段
组成
的
tf.data.Dataset (例如feature1、feature2、feature3、label)。如何将其转换为Tensor (特性、标签),以便传递给Keras进行
模型
培训?更新{ 'feature2': 5.6, 'label
浏览 0
提问于2020-04-21
得票数 0
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2
回答
有没有一种方法可以有选择地
使用
Keras TensorFlow连接层?
、
、
、
、
我有一个自动编码器类型
的
串联网络,
由
一个预先训练
的
前向DNN (权重冻结)
组成
,从一个未训练
的
反向DNN获得输出。我希望在
模型
之间有一个直接
的
映射,这样第一个网络
的
输出层就代表了第二个网络
的
输入
张量。我目前正在
使用
Keras API顺序
模型
来添加密集层,但是,这些层是完全连接
的
。下面是我
的
代码片段: (`#tandem architecture
浏览 2
提问于2021-03-04
得票数 0
2
回答
神经网络
中
的
“细胞”和“层”有什么区别?
、
、
如果
模型
中有5个层,您
的
数据基本上可以通过5个激活函数转换5次。一个层中“神经元”
的
数量决定了一个层产生了多少个输出。📷
浏览 0
提问于2020-08-04
得票数 4
1
回答
神经网络
:为什么当你给它更多
的
神经元时,它
的
效果会变得更差?
我刚刚编写了我
的
第一个
神经网络
代码,并
对
其进行了一些实验...它
的
任务非常简单:它基本上应该输出四舍五入
的
数字。它
由
一个
输入
神经元和一个输出神经元
组成
,其中1个隐层
由
2个隐层神经元
组成
。首先,我给了它大约2000个随机生成
的
训练数据集。 当我给它
由
10个隐藏神经元
组成
的
3个隐藏层时。结果开始变得更糟,即使在10000个训练集之后,它仍然输出许多错
浏览 11
提问于2018-08-13
得票数 0
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1
回答
神经网络
,一个简单
的
计数器
有没有可能创建一个ANN,它将输出中
的
一些数据递增一些计数器?例如,每一遍都会增加
使用
4个输出神经元
的
二进制表示所给出
的
数字。我记得我读到过,对于相同
的
输入
,输出应该是相同
的
。那么这是可能
的
吗?
浏览 1
提问于2012-10-04
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1
回答
单词预测:
神经网络
与n-gram方法
、
、
例如,如果我试图预测句子中
的
下一个单词,我可以
使用
二元语法方法,并根据语料库中
的
前一个单词计算单词出现
的
概率。我希望
神经网络
表现得更好,但我不确定为什么?
浏览 13
提问于2016-09-27
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回答已采纳
1
回答
手写数字
的
神经网络
、
、
我在这方面的第一个方法与
神经网络
无关。我会简单地将手写
输入
(数字1-3)与
模型
图像进行比较,在
模型
图像中,它将通过索引比较两个图像
的
像素,并查看它们是否
具有
相同
的
RGB值。这种方法效果不佳,只有当手写数字与基本图像有共同
的
像素时才有效。现在我想实现某种
神经网络
,但我有一些问题。 所有图像都由全黑或全白像素
组成
,每个图像都是500x500像素。我
对
神经网络
有一个基本
的</em
浏览 2
提问于2016-11-27
得票数 0
1
回答
TensorFlow中
的
自定义数据集
、
、
、
我有一些图像和它们各自
的
标签作为训练集。我想将它用作TensorFlow中
的
数据集(就像我们如何
使用
mnist数据集,并可以
使用
mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)批量获取数据一样) 问题是,我如何创建自己
的
数据集,以便可以批量
使用
它?附加信息:训练集有4575张28 x 28 (缩放)
的
图像和分类标签。总共有62个班级。 ? 如果需要更多信息,请让我知道。
浏览 9
提问于2019-10-11
得票数 1
3
回答
关于
神经网络
的
不同结构
、
、
、
我
对
结构和术语几乎没有疑问,它们如下:所谓隐藏层,是指
输入
和输出之间
的
一层。如果层数=1,有10个隐神经元(如第二个图所示),那么本质上是一个称为MLP
的
神经网络
。我
的
理解正确吗?总体而言,如果隐层数为>=1但小于3,则
神经网络
成为MLP。链接中
的
图片是否是MLP
的
图片,因为它包含一个
由
10个神经元
组成
的
浏览 0
提问于2019-10-10
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1
回答
基于深度学习
的
文本分类中噪声训练标签
的
处理
、
、
、
、
我有一个
由
句子和相应
的
多个
标签
组成
的
数据集(例如,一个句子可以属于
多个
标签)。采用卷积
神经网络
和递归
神经网络
相结合
的
语言
模型
(Word2Vec),可以达到较好
的
精度。但是,它/太/擅长
对
输出进行建模,因为很多标签可以说是错误
的
,因此输出也是错误
的
。这意味着评估(即使是正规化和辍学)会给人一种错误
的
印象,因为我
浏览 2
提问于2016-10-12
得票数 5
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2
回答
如何用不同尺度
的
数据实现特征向量
的
标准化?
、
、
、
、
假设我有一个
具有
不同类型
的
数值属性
的
数据集。这些特征向量必须适合于NNs。(应归一化/标准化向量.)例如,我们
的
数据集
由
足球比赛
的
数据
组成
。| 67 | 65 |这两个数据点<e
浏览 0
提问于2018-07-18
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2
回答
基于
神经网络
的
“特征匹配”二值分类
、
、
、
我们有来自两个图像
的
数值特征数据集,我们希望检查这些图像是否匹配,是否只
使用
这些特征。基本上我们有这样
的
专栏:fB1,fB3,.,fB14:图像B中
的
14个特征主要
的
用途是
使用
这个框架进行人脸识别:贝恩德·海塞尔。那么,是否有任何已知
的
神经网络
体系结构(我们有700万个带注释
的
训
浏览 0
提问于2019-01-10
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1
回答
如何通过simulink和
神经网络
工具箱
使用
神经网络
、
、
我正在尝试
使用
由
神经网络
工具箱生成
的
具有
simulink
模型
的
神经网络
。
神经网络
是倒立摆
的
控制器。每当我构建一个网络时,它总是生成一个只有一个
输入
的
网络。我
的
问题需要通过两个
输入
一个输出来解决,然后,我必须将该网络放在simulink块上,但我找不到正确
的
工具。我看到
的
唯一一个需要两个网络
模型</em
浏览 3
提问于2013-04-03
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2
回答
如何为接受各种形状
的
多个
输入
的
`
tf.keras
`
模型
创建`tf.data.Dataset`?
、
我有一个
tf.keras
模型
,需要接受
多个
形状
的
多个
输入
。我
的
目标是以这样一种方式构建它,以便我可以
使用
它
的
fit和evaluate应用程序接口轻松地训练和评估它。然后,这些层
的
输出被连接以创建单个张量,该张量被转发到后续层。 为了训练这个网络,我为不同
的
标记化句子传递了一个列表列表作为
输入
。标签就是数字,0或1(二进制分类)。% print_every == 0:
浏览 24
提问于2019-10-05
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1
回答
基于h2o
的
时间差分(强化学习)
我想知道h2o是否能够实现时间差分(强化学习)? 我知道TensorFlow有这个能力。
浏览 30
提问于2019-02-19
得票数 0
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1
回答
对于序列分类来说,
对
大上下文
的
bert进行微调可以吗?
、
我想要创建序列分类bert
模型
。
模型
输入
为2句。但是,我想用大上下文数据
对
模型
进行微调,该数据
由
多个
句子
组成
(标记
的
数量可能超过512)。如果训练数据
的
大小和实际
输入
数据
的
大小不同,可以吗? 谢谢
浏览 0
提问于2022-03-25
得票数 1
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