我试图在Keras中实现鉴别条件码,如
薛绍飞,等,“基于判别码的深层神经网络快速自适应语音识别”。
其主要思想是将每个条件编码为输入参数,让网络学习条件与特征标签映射之间的依赖关系。在一个新的数据集中,而不是适应整个网络,你只需调整这些权重使用反向道具。例如,假设我的网络看起来像这样
X ---->|----|
|DNN |----> Y
Z --- >|----|
X:Y:标签Z:条件代码
现在,在一个新的数据集上,给定一个经过预先训练的DNN和X',Y',我尝试使用反向工具
我很难在网上找到关于如何在卷积神经网络中使用偏差进行反向传播的资源。我所说的偏差是指通过卷积得到的每个数字相加的数字。 Here is a picture further explaining 我知道如何计算滤波器权重的梯度,但我不确定如何处理偏差。现在,我只是根据该层的平均误差来调整它。这是正确的吗?
我正在使用keras、tensorflow等在神经网络上工作,我不断地得到这个错误,我试着一次又一次地安装keras模块,但始终得到相同的错误。
码
import keras
误差
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-2-c74e2bd4ca71>", line 1, in <module>
import keras
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
我正在学习如何使用卷积神经网络和一维卷积: 下面是一个家庭作业的例子: import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.convolutional impo
我想在这个架构的Keras中实现一个神经网络:假设我有一些输入,它们属于某些组。然后神经网络是这样的:
input -> some layers -> separate inputs by groups -> average inputs by groups -> output
简而言之,我想按组分离输入,然后按组取输入的平均值。
例如,如果我有一些输入张量1,2,3,4,5,6,它们属于两个组0,1,1,0,0,1,那么我希望输出张量是这样的: 3.333,3.666,3.666,3.333,3.333,3.666。这里3.333是组1、4、5的平均值,3.666是组
理论上,具有m隐节点的单层隐层神经网络可以通过梯度下降训练,使n数据点具有0的训练误差,其中m >= n。
我有100个数据点(x,y),R中的x和R中的y,没有特定的模式,只是随机的。我用的是1,000/2000/10000/.隐藏节点来拟合这些点(具有随机梯度下降和ReLU)。
但我做不到。知道这里有什么问题吗?
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Activation
from keras.opti
我正在开发一个用于图像分类的卷积神经网络,或者更好的用于车牌分类的卷积神经网络。这些车牌最多包含8个字符,每个字符可以包含37个字符(A-Z、0-9和空格)。我现在想知道如何设计我的网络中的最后两层。我认为,最后一个必须是具有37个概率的softmax层。这应该完全连接到一个(?)前一层中的神经元?我认为,在这一层之前,我们需要8个神经元,因为之前车牌上的8个字符,但我不确定这里。在这些层之前,我添加了一些卷积层和maxPooling层。这是一种有效的方法吗?或者你有其他建议吗? 我写了这段代码: from keras.models import Sequential
from keras.