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展示
ValueError
的
暹罗
网络
python
、
tensorflow
、
keras
、
siamese-network
我使用
暹罗
网络
来实现2000个不同域名
的
功能。我想在相似的特征对上进行训练,在不同
的
特征对上进行测试。当我尝试拟合模型时,我遇到了值错误。input_17', 'input_18'] left_input、right_input和target
的
类型都是数组
浏览 12
提问于2021-02-23
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1
回答
火炬传递中
的
暹罗
神经
网络
python
、
pytorch
如何在PyTorch中实现
暹罗
神经
网络
?
浏览 5
提问于2018-12-16
得票数 5
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1
回答
机器翻译中
的
字符串相似度有哪些深入
的
学习方法?
matlab
、
string-comparison
、
feature-extraction
、
machine-translation
我对机器翻译感兴趣,更具体地说,我想研究两个字符串之间
的
相似之处。我想知道是否有深入学习
的
方法来进行文本特征提取。我已经尝试过著名
的
统计方法,如余弦相似度、Levenstein距离、词频等。 谢谢
浏览 0
提问于2018-05-20
得票数 0
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1
回答
Keras中
的
暹罗
神经
网络
+分类器
python
、
keras
、
siamese-network
我将尝试实现一个
暹罗
神经
网络
作为输出,它不仅具有相似性度量,而且还能够对每一对输入
的
标签进行分类。输入是语义音频嵌入。其实我有两个问题:他说:你认为我应该分担这些问题吗?我
的
意思是两个
网络
,一个是
暹罗
,然后得到
浏览 2
提问于2020-06-26
得票数 0
1
回答
使用
ValueError
创建
暹罗
网络
时
的
TensorFlow
tensorflow
、
deep-learning
我正在尝试使用
暹罗
网络
来确定两个输入是否相同。以下是
暹罗
网络
的
简要概述: siamese
网络
是由两个具有约束权值
的
完全相同
的
神经
网络
组成
的
网络
(两个
网络
的
权重相同)。给定两个输入X_1和X_2,X_1被馈送到第一个
网络
,X_2被送至第二个
网络
。然后,将两个
网络
的
输出组合在一起,并给出一个问题
浏览 0
提问于2017-05-02
得票数 0
2
回答
暹罗
网络
旋转不变吗?
machine-learning
、
deep-learning
是连体
网络
旋转不变,这意味着如果我训练我
的
暹罗
网络
在不同
的
旋转版本相同
的
图像,所以它会把每个图像作为不同
的
图像或相同
的
。另外,如果我把猫
的
图像和同一对猫
的
旋转图像传递给
暹罗
网络
,它会给出0或1
的
相似性分数。
浏览 0
提问于2020-05-14
得票数 0
1
回答
当我将图像提供给经过训练
的
模型时,它为模型中未经过训练
的
对象提供了80%+精度。
c#
、
python
、
opencv
、
tensorflow
、
keras
现在,在测试模型时也是这样做
的
,但问题是:当相机中没有手时,它仍然检测到一些东西(任何-through移动相机),因为HSV是不准确
的
,当使用(没有手)
的
图像被输入到模型时,它仍然给出了80%+
的
准确性通过图像和代码来训练模型是向下链接
的
。 我已经尝试从用户输入触摸他
的
手在哪里,它
的
工作很好,但当手被移除时
浏览 2
提问于2019-04-02
得票数 1
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1
回答
在
暹罗
网络
中使用AlexNet代替LeNet模型
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
我已经成功地使用LeNet模型来训练我自己
的
数据集使用
暹罗
网络
使用这个。现在我想使用AlexNet,因为我认为它比LeNet更强大。能否有人提供指南或教程,以使用AlexNet在
暹罗
网络
。
浏览 2
提问于2017-02-15
得票数 1
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1
回答
如何保存
暹罗
模型
的
基本
网络
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
siamese-network
我正试图建立一个具有相当复杂
的
基础
网络
的
暹罗
模式。在构建基本
网络
之后,我使用以下代码构建我
的
暹罗
网络
:img1=Input(shape=(256,256,3))model=Model(inputs=[input1,input2], outputs=[z]) 问题是,经过训练后
的
暹罗
网络</em
浏览 1
提问于2021-04-28
得票数 0
1
回答
预测单词向量而不是单词(自然语言处理)
deep-learning
、
nlp
、
vectorization
、
word-embedding
、
encoder-decoder
我想知道是否有人试图将单词嵌入向量作为神经
网络
体系结构(如Transformers、序列到序列模型或简单RNN)中
的
目标,例如使用均方误差作为损失函数,而不是用softmax来预测单词为类别。找不到任何关于这个话题
的
文章。有人知道关于这方面的文件吗?或者如果不是原因,为什么不这么做?例如,Cho等人提出
的
一个简单
的
编码器-解码器-体系结构。2014年()。如果你
的
词汇表中有30000个单词,你需要输出层中
的
30万个神经元。 我现在
的
问题是:
浏览 6
提问于2021-12-22
得票数 0
1
回答
相似产品
的
图像匹配
image-classification
、
image-recognition
、
image-preprocessing
技术上是否有可能根据给定
的
图像在网上找到类似的产品?基于图像,我想要生成除了那些从产品规格(颜色,尺寸)提供
的
特征
的
帽衫。我想找出类似的产品(第二个链接)
的
图像(第一个链接)。从图像列表中找到至少这种匹配程度(越多越好)
的
相似图像是可行
的
吗?我会认为这是一场失败
的
比赛,如果我发现我
的
女式连帽衫前面有一个大口袋,但没有标志。
浏览 0
提问于2019-03-11
得票数 5
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1
回答
暹罗
网络
与语义相似性(可能是gensim)
cnn
、
gensim
、
cosine-distance
、
siamese-networks
、
semantic-similarity
我想了解
暹罗
人
的
网络
。在此中,向量是为对象(如图像)计算
的
,距离度量(例如曼哈顿)应用于神经
网络
(S)产生
的
两个向量。这一想法主要应用于互联网上提供
的
教程中
的
图像。如果我将它与Gensim语义相似度进行比较,我们也有两个对象(单词或句子)
的
向量,然后做一个余弦相似度来计算差异。(记得国王-男人+女人=女王
的
例子)。我是不是错过了
暹罗
网络
的
某些方面,或者说它们实际上
浏览 0
提问于2019-10-23
得票数 1
4
回答
设在Keras
的
暹罗
网络
siamese-networks
、
one-shot-learning
我正在寻找一个最低限度
的
应用示例来实现一个(一击)
暹罗
网络
,最好是在Keras。 我很清楚各种各样
的
数据科学在线网页,以及相应
的
例子和练习,可以在那里找到。然而,到目前为止,我还没有找到一个有教育意义
的
来源。如果有人能向我介绍一些github源代码,或者有人可以共享一些代码或其他源代码,我将非常感激,因为它们为如何在Python或R中实现这样
的
体系结构提供了一个良好
的
例子。
浏览 0
提问于2020-01-05
得票数 3
1
回答
Tensorflow:如何有n个图像输入来确定一个输出:手写数据匹配
python
、
tensorflow
、
handwriting-recognition
我试图开发一个模型来告诉你,一个笔迹样本是否与提供
的
其他样本相匹配,这些样本都来自一个人。我有一个使用一个图像来匹配另一个图像
的
例子,但是我不太确定如何允许用户上传n个手写样本。有人能提供一些关于使用n个图像输入来进行0/1分类
的
洞察力吗?
浏览 5
提问于2020-11-06
得票数 0
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1
回答
基于深度学习
的
两幅图像相似性比较
deep-learning
、
caffe
我有一张天线和一张卫星图像,我试图测量这两幅图像
的
相似性,并得到它们有多相似的一个因素。我应该调查什么?我检查了图像
的
相似性,但问题是我不知道负面图像是什么,因为我
的
两个图像是特定
的
。
浏览 2
提问于2016-10-11
得票数 0
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1
回答
TensorFlow中
的
暹罗
神经
网络
neural-network
、
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
我试图在TensorFlow中实现一个
暹罗
神经
网络
,但我在互联网上找不到任何有效
的
例子(参见)。我试图构建
的
体系结构将由两个LSTM组成,它们共享权重,并且只在
网络
的
末端连接。我
的
问题是:如何在TensorFlow中建立两个不同
的
神经
网络
,共享它们
的
权重(绑定权重),以及如何在最后将它们连接起来?编辑:我在MNIST上实现了一个简单实用
的
暹罗
网络</
浏览 4
提问于2016-04-25
得票数 24
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2
回答
Siamese
网络
- Sigmoid函数计算相似度
neural-network
、
siamese-networks
我指的是G.Koch等人在本论文中介绍
的
暹罗
神经
网络
。
暹罗
网计算两个嵌入,然后计算L1距离
的
绝对值,这将是[0,+inf]中
的
一个值。因此,如果两个图像来自同一个类,那么您想要
的
L1距离应该接近于0,因此sigmoid输出应该接近0.5,但是给它
的
标签是1(相同
的
类);如果两个图像来自不同
的
类,那么您期望
的
L1距离应该非常大,因此sigmoid输出应该接近于1,但是给它
的
标签是0
浏览 0
提问于2020-10-02
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1
回答
使用哪种人工神经
网络
结构?
deep-learning
、
neural-network
、
machine-learning-model
设计一个人工神经
网络
,使下面的代价函数最小化(模型输出之间成对差
的
平方和),满足给定
的
约束条件,其中w是ANN模型参数向量。问:什么样的人工神经
网络
适合这个用途?
浏览 0
提问于2021-05-01
得票数 0
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2
回答
基于神经
网络
的
“特征匹配”二值分类
neural-network
、
deep-learning
、
classification
、
binary
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
训练集)? 注:我们没有任何图像,我们
浏览 0
提问于2019-01-10
得票数 3
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1
回答
Caffe中
暹罗
网络
的
权重更新
deep-learning
、
caffe
、
backpropagation
、
pycaffe
通过跟踪这个网站 但是,我想知道Caffe
的
暹罗
网络
是如何更新他们共享
的
重量
的
。) -> output1 那么,Caffe是否刚刚从第一个和第二个
网络
中总结了conv1
的
两个梯度?
浏览 0
提问于2017-03-02
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