我正在预测一个值，我有2个输入层和一个输出层。这是我的代码，我在其中训练了一个PyBrain网络然后对其进行了测试，我不知道应该如何向网络提供一组输入以及如何获得结果。请帮助我继续前进。ds=SupervisedDataSet(2,1)tf=open('data.csv','r')forlineintf.readlines():data=[float(x)forxinline.strip().split(',')ifx!='']indata=tuple(data[:2])outdata=tuple(data[2:])ds.addSample(indata,outdata)n=build
我一直在胡思乱想，试图让我创建的简单示例发挥作用，因为我发现给出的示例很难直观地掌握大型复杂数据集。下面的程序采用权重列表[x_0x_1...x_n]并使用它们在添加了一些随机噪声的平面上创建点的随机散射。然后我训练简单的神经网络在此数据上并检查结果。当我使用图形模型执行此操作时，一切都完美无缺，随着模型收敛于给定的权重，损失分数可预测地下降到零。但是，当我尝试使用顺序模型时，没有任何反应。代码如下如果您愿意，我可以发布我的其他脚本，该脚本使用图形而不是顺序，并显示它完美地找到了输入权重。#!/usr/bin/envpythonfromkeras.modelsimportSequent
我正在使用caffe来训练底部带有欧几里得损失层的CNN，并且我的solver.prototxt文件配置为每100次迭代显示一次。我看到这样的东西，Iteration4400,loss=0I080511:10:16.9767161936085760solver.cpp:229]Trainnetoutput#0:loss=2.92436(*1=2.92436loss)我对迭代损失和训练净损失之间的区别感到困惑。通常迭代损失很小(大约为0)，而Train净输出损失更大一些。有人可以澄清一下吗？ 最佳答案 EvanShelhamer已经在
我已经在Keras中使用tensorflow实现了一个基本的MLP，我正在尝试解决一个二元分类问题。对于二元分类，sigmoid似乎是推荐的激活函数，我不太明白为什么，以及Keras如何处理这个问题。我知道sigmoid函数会产生0到1之间的值。我的理解是，对于使用sigmoid的分类问题，将有一个特定的阈值用于确定输入的类别(通常为0.5)。在Keras中，我没有看到任何指定此阈值的方法，所以我假设它是在后端隐式完成的？如果是这种情况，Keras如何区分在二元分类问题或回归问题中使用sigmoid？对于二元分类，我们需要一个二元值，但对于回归，我们需要一个标称值。我所看到的可能表明这
我正在尝试使用keras对图像进行二进制分类。我的CNN模型在训练数据上训练有素(训练准确率约为90%，验证准确率约为93%)。但是在训练期间，如果我设置batchsize=15000，我会得到FigureI输出，如果我设置batchsize=50000，我会得到FigureII作为输出。有人可以告诉我出了什么问题吗？预测不应该取决于批量大小，对吗？我用于预测的代码:y=model.predict_classes(补丁，batch_size=50000，verbose=1)y=y.reshape((256,256))我的模型:-model=Sequential()model.add(C
问题我正在尝试使用连续5年的历史数据来预测下一年的值。数据结构我的输入数据input_04_08如下所示，其中第一列是一年中的第几天(1到365)，第二列是记录的输入。1,22,23,04,05,0我的输出数据output_04_08看起来像这样，一列包含一年中那一天的记录输出。27.628.9000然后我将0和1之间的值归一化，因此提供给网络的第一个样本看起来像Numberoftrainingpatterns:1825Inputandoutputdimensions:21Firstsample(input,target):[0.002739730.04][0.02185273]方法前
我用python3安装caffe，但是当我导入caffe时，我得到了一些错误追溯(最近一次通话最后一次):File"classify.py",line14,inimportcaffeFile"/home/hez/caffe-master/python/caffe/__init__.py",line1,infrom.pycaffeimportNet,SGDSolverFile"/home/hez/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py",line13,infrom._caffeimportNet,SGDSolverImportError:dynamicm
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我正在尝试构建一个由神经网络控制的代理的简单进化模拟。在当前版本中，每个代理都有带一个隐藏层的前馈神经网络。环境包含固定数量的食物，用红点表示。当代理人移动时，他会失去能量，而当他靠近食物时，他会获得能量。能量为0的特工死亡。神经网络的输入是代理的当前角度和到最近食物的向量。每个时间步，每个代理的运动角度都由其神经网络的输出改变。目的当然是观察一段时间后觅食行为的演变。但是，没有任何反应。不知道是神经网络
1背景执行kubectlgetnode是发现节点是NotReady状态，接着执行kubectldescribenode节点名详细查看NotReady状态原因如下：runtimenetworknotready:NetworkReady=falsereason:NetworkPluginNotReadymessage:docker:networkpluginisnotready:cniconfiguninitialized2解决思路2.1获取kube-flannel.yaml文件首先flannel没有正常初始化，由于没有正确获取到kube-flannel.yaml文件。可以通过如下链接下载该yam
TLDR:如何使用KerasRNN预测序列中的下一个值？我有一个顺序值列表。我想将它们输入RNN以预测序列中的下一个值。[0.435897440.442307690.49358974...,0.711538460.708333330.69230769]我正在使用Keras来执行此操作，并且可以获得一个损失减少但准确度始终为1.0的网络。这是错误的。y_tests!=model.predict(x_tests)。Epoch01517/1517[==============================]-0s-loss:0.0726-acc:1.0000-val_loss:0.0636
