我想从静态图像中识别车辆(汽车、自行车等)。我正在考虑使用SURF来获取有用的关键点和描述符，然后训练一个MLP(多层感知器)神经网络。但是我不知道神经网络的输入是什么，它的输出是什么，这样我就可以识别车辆位于图像的哪一部分(可能是围绕它绘制的一个矩形)。我知道SURF可以返回图像中有用的关键点及其描述符(我已经这样做了)。关键点有角度，每个关键点对应一个64或128长的Vector作为Descriptor。我不知道这些关键点到底是什么，以及如何将它们用作神经网络的输入。我将OpenCV与Python结合使用。我不熟悉使用SURF和其他特征提取方法。任何与此相关的帮助都会非常有用。
我正在使用Keras库创建神经网络。我有一个iPython笔记本，用于加载训练数据、初始化网络和“拟合”神经网络的权重。最后，我使用save_weights()方法保存权重。代码如下:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.regularizersimportl2fromkeras.callbacksimportHistory[...]input_size=data_X.shape[1
我想在keras中创建一个深度神经网络，其中输入层的每个元素都使用相同的共享Embedding()层“编码”，然后再送入更深层。每个输入都是一个定义对象类型的数字，网络应该学习一个嵌入来封装“这个对象是什么”的一些内部表示。因此，如果输入层有X维，嵌入有Y维，则第一个隐藏层应由X*Y个神经元组成(每个输入神经元都嵌入)。HereisalittleimagethatshouldshowthenetworkarchitecturethatIwouldliketocreate,whereeachinput-elementisencodedusinga3D-Embedding我该怎么做？
我正在使用GoogleCloud在云端训练神经网络，如下例所示:https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/12/how-to-classify-images-with-tensorflow-using-google-cloud-machine-learning-and-cloud-dataflow首先，我将以下内容设置为环境变量:PROJECT_ID=$(gcloudconfiglistproject--format"value(core.project)")BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-mlengine然后我使用以下
我试图实现一个前馈神经网络。这是结构:输入层:8个神经元，隐藏层:8个神经元，输出层:8个神经元。输入数据是8位的向量(输入层的每个神经元1位)。神经网络的输出也是8位的向量。因此，数据集总共有256个示例。示例:如果给定x=[0.0,1.0,0.0,0.0,1.0,1.0,0.0,1.0]输出必须是y=[1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,1.0]这是实现:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnpimportrandomfrommathimportceil#
我正在使用Keras库在Python中创建神经网络。我已经加载了训练数据(txt文件)，启动了网络并“拟合”了神经网络的权重。然后我编写了代码来生成输出文本。这是代码:#!/usr/bin/envpython#loadthenetworkweightsfilename="weights-improvement-19-2.0810.hdf5"model.load_weights(filename)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam')我的问题是:执行时会产生以下错误:model.load_weight
我在LinuxCentOS7机器上使用Python2.7.5。我正在尝试应用概率神经网络(PNN)我的数据集，以解决二元分类问题。我正在使用以下Python包:numpy、sklearn、neupy.algorithms。我正在尝试关注thisexampleusedfortheirisdataset.问题是我的PNN总是预测零值(分类为零的元素)，我不明白为什么...这是我的数据集(“dataset_file.csv”)。有34个特征和1个标签目标(最后一列，可能是0或1):47,1,0,1,0,20,1,0,1,24,1,1,0,2,1,8050,9,1,274,60,258,65,
我正在尝试创建一个可以对图像中的每个单独像素进行分类的深度CNN。我正在从下图复制架构this纸。在论文中提到使用反卷积使得任何大小的输入都是可能的。这可以在下图中看到。GithubRepository目前，我已将我的模型硬编码为接受尺寸为32x32x7的图像，但我想接受任何尺寸的输入。我需要对代码进行哪些更改才能接受可变大小的输入？x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,32*32*7])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,32*32*7,3])...DeConnv1=tf.nn.conv3d_tr
我正在尝试编写一个脚本，允许我绘制数字图像，然后使用在MNIST上训练的模型确定它是什么数字。这是我的代码:importrandomimportimagefromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportscipy.ndimagemnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])W=tf.Variabl
我有一个我训练过的神经网络，如下所示，它有效，或者至少看起来有效，但问题出在训练上。我试图训练它作为一个或门，但它似乎永远不会到达那里，输出往往看起来像这样:priortotraining:[[0.50181624][0.50183743][0.50180414][0.50182533]]posttraining:[[0.69641759][0.754652][0.75447178][0.79431198]]expectedoutput:[[0][1][1][1]]我有这个损失图:奇怪的是它似乎在训练，但同时并没有完全达到预期的输出。我知道它永远不会真正实现0和1，但与此同时我希望它能
