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我在他的github上使用进行逻辑回归。我想在他的模型中添加一个隐藏层，所以我将权重变量分成两个数组h_w和o_w，问题是-当我试图更新它时，它不可能对列表进行操作(w = h_w，o_w)
"File "C:/Users/Dis/PycharmProjects和numpy的初学者，theano文档对我没有帮助。PycharmProjects\untitled\MNISTnet.py", line 30, in <mod
浏览 1提问于2016-09-16得票数 0
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我正在做一个神经网络在诺尔温，一个基于西亚诺的图书馆，使用千层面。from lasagne.updates import sgd
update=sgd</
浏览 9提问于2015-08-22得票数 5
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千层面-错误
、、
我正在尝试使用Robert Layton的Learning Data Mining with Python中的代码来学习神经网络/千层面。我认为我完全遵循了代码，但我得到了以下错误消息。call last):
updates=lasagne.updates.sgdlearning_rate=0.01)
File "C:\U
浏览 0提问于2015-11-14得票数 1
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我想设计一个深层网络，上面有一个(或多个)卷积层(CNN)和一个或多个完全连接的隐藏层。我不期望一个完整的实现作为答案，但我希望链接到一个好的教程或可靠的参考。
浏览 1提问于2014-07-15得票数 37
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训练回归网络时的NaN损失
、、、、
)
model.add(Activation('relu'))model.add(Dense(1))
#rms = RMSprop()model.compile(lo
浏览 24提问于2016-05-14得票数 122
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我一直在尝试实现一个基于LSTM的分类器来分类分解语音。我用13个mfcc创建了特征向量。对于给定的文件，二维向量为99，13。在遵循mnist_irnn示例后，我可以设置单层RNN来分类我的语音文件。但是现在我想给网络添加更多的层。因此，我一直试图用两个LSTM层和softmax层作为输出层来实现网络。Using Theano backend.我已经经历了一整天的代码，但是我仍然无法找出维度不匹配的</em
浏览 1提问于2016-01-23得票数 3
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我正在使用Keras实现一个自动编码器，然后是一个TimeDistributed层。然而，我遇到了一个AssertionError。/tensor/opt.py", line 1035, in unpackAssertionErroractivation = LeakyReLUmodel3 = TimeDistributed(Dense(30, activation='softmax'))(model3)
model = Model(input_
浏览 1提问于2016-06-16得票数 0
我是训练一个简单的前馈模型与3或4个隐藏层和辍学之间的每个(隐藏层+非线性)组合。有时经过几个时期(约10-11年)，模型开始输出Infs和NaNs，因为NLL的误差和准确度下降到0.0%。这是一个众所周知的问题，辍学在西亚诺？我实现辍学的方式是： mask = self.theano_rng.binomial(n=1, p=self.p, size=input.
浏览 3提问于2016-04-03得票数 1
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在神经网络中实现稀疏连接
、、、、
一些用于神经网络的用例要求，并不是所有的神经元都连接在两个连续的层之间。对于我的神经网络体系结构，我需要一个层，其中每个神经元只与前一层中的一些预先指定的神经元有连接(在一些任意的地方，而不是像卷积层这样的模式)。为了在特定的图形上对数据建模，需要这样做。我需要在Theano中实现这个“稀疏”层，但是我不习惯Theano
浏览 1提问于2016-04-05得票数 21
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深度网络产生零精度
、、、
我正在尝试使用theano建立一个深入的网络。然而，准确率为零。我找不出我的错误。我正在尝试创建一个有3个隐藏层和一个输出的深度学习网络。我正在做一个分类任务，我有5个班级。因此，输出层有5个节点。/usr/bin/env python
import theano.tensor as T
impor
浏览 0提问于2016-12-06得票数 0
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首先，我考虑了一个只有一个隐藏层的NN。第二，我试图构造一个具有两个隐藏层的NN。这两个神经网络层上的神经元数目保持不变为5。训练模型的其他参数如下：regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(5,), activation='logistic',solver='sgd',learnin
浏览 3提问于2022-06-13得票数 1
我是Theano的新手，我已经寻找这个问题大约2个月了。我正在使用这个站点提供的代码：我该怎么做呢？
提前谢谢你
浏览 3提问于2016-10-11得票数 0
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是否可以用校正线性单元(ReLU)代替tanh()或sigmoid()作为隐层的激活函数？隐藏层的实现如下所示，就我在互联网上搜索的情况而言，ReLU没有在Theano内部实现。
浏览 4提问于2014-10-21得票数 11
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如果我试图将所有64 s更改为128 s，那么我就会得到一个关于形状的错误。当使用Keras时，如果改变人工神经网络中的层数，是否需要改变输入数据的形状？我不这么认为，因为它要求input_dim，这是正确的。tanh'))model.add(Dense(64, init='uniform'))mo
浏览 1提问于2016-01-11得票数 5
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每个图像是一个20x20的矩阵。数据集被存储在形状为5000x400的矩阵X中(每个图像都已‘展开’)，并且标签被存储在形状为5000x10的矩阵y中。Y的每一行都是一个热一向量。本练习要求实现反向传播，以最大化对数似然，对于具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的简单神经网络。隐藏层有25个神经元，输出层有10个神经元。我们使用sigmoid作为两层的<
浏览 5提问于2018-12-06得票数 1
我正在使用Theano实现一个神经网络。其中我的输入大小是64个节点，隐藏层是500个节点，输出是1个节点。请帮帮我！我在下面的代码行中遇到越界错误它导致了我的错误train_set_x = numpy.loadtxt('x.txt', delimiter,
浏览 14提问于2017-02-02得票数 1
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我正在训练一个神经网络(在RNN之上的CNN )，使用theano，并使用RMSPROP进行优化(我正在使用千层面实现)。我的问题是，每次我训练网络，我得到完全不同的结果(准确性)。我使用固定的种子初始化参数，当我使用SGD训练时，问题不会发生，所以我猜RMSPROP是导致问题的原因。我还在优
浏览 13提问于2017-03-07得票数 0
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我试图在theano中实现一个包含多个隐藏层的前馈神经网络的成本函数。成本函数是但是，我通过对网络类的构造函数来决定在运行时隐藏的数量因此，Ws和bs的数量是在运行时决定的，因此，成本的表达式必须在运行时创建。我可以在theano函数
浏览 3提问于2015-12-19得票数 1
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我正在使用Theano (用于深入学习的python包)，但我对它非常陌生，我遇到了一个问题，在我的损失函数中有一个术语。这个术语包括取矩阵行列式的对数；矩阵是网络中隐藏单元层的函数。我导入张量，Tensor.nlinalg：import theano.tensor as T
import theano.tensor.nlinalg as Tnlinalg然后把这个词放在我的</
浏览 3提问于2015-05-08得票数 2
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