我正在尝试使用Keras制作神经网络。我使用的数据是https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Yacht+Hydrodynamics.我的代码如下:importnumpyasnpfromkeras.layersimportDense,Activationfromkeras.modelsimportSequentialfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata=np.genfromtxt(r"""filelocation""",delimiter=',')model=Sequential
我有一个包含灰度图像的数据集，我想在这些图像上训练最先进的CNN。我非常想微调一个预训练模型(比如那些here)。问题是几乎所有我能找到权重的模型都是在包含RGB图像的ImageNet数据集上训练的。我不能使用其中一个模型，因为它们的输入层需要一批形状(batch_size,height,width,3)或(64,224,224,3)在我的例子中，但我的图像批处理是(64,224,224)。有什么方法可以让我使用其中一个模型？我考虑过在加载权重并添加自己的权重后删除输入层(就像我们对顶层所做的那样)。这种做法是否正确？ 最佳答案 模
最近，我阅读了很多关于使用神经网络进行Q学习的文章，并考虑更新发电厂锅炉中现有的旧优化系统，该系统由一个简单的前馈神经网络组成，可以近似许多感官输入的输出。然后将输出链接到基于线性模型的Controller，该Controller以某种方式再次输出最佳操作，以便整个模型可以收敛到所需的目标。识别线性模型是一项耗时的任务。我考虑过用Q函数的神经网络逼近来整修无模型Q学习。我画了一张图问你我走对不对。我的问题:如果你认为我很好地理解了这个概念，我的训练集是否应该由一侧的状态特征向量和Q_target-Q_current组成(这里我'我假设奖励越来越多)以迫使整个模型朝着目标前进，还是我遗漏
我正在处理的模型有一个神经元(由Hodgkin-Huxley方程建模)，并且神经元本身从其他神经元接收一堆突触输入，因为它在网络中。对输入建模的标准方法是使用由一串以指定速率到达的delta函数脉冲组成的尖峰序列，作为泊松过程。一些脉冲提供对神经元的兴奋react，一些提供抑制脉冲。所以突触电流应该是这样的:这里，Ne是兴奋性神经元的数量，Ni是抑制性的，h要么是0要么是1(1的概率是p)代表一个尖峰信号是否被成功传输，delta中的$t_k^l$函数是第k个神经元的第l^th个尖峰的放电时间(与$t_m^n$相同)。因此，我们尝试编码背后的基本思想是假设首先我有100个神经元向我的H
我尝试了以下方法:#!/usr/bin/envpythonimportkerasfromkeras.modelsimportmodel_from_yamlmodel_file_path='model-301.yaml'weights_file_path='model-301.hdf5'#Loadnetworkwithopen(model_file_path)asf:yaml_string=f.read()model=model_from_yaml(yaml_string)model.load_weights(weights_file_path)model.compile(optimiz
是否可以将向量传递给训练有素的神经网络，以便它仅从训练识别的类的子集中进行选择。例如，我有一个经过训练可以识别数字和字母的网络，但我知道我接下来运行它的图像不会包含小写字母(例如序列号的图像)。然后我传递给它一个向量，告诉它不要猜测任何小写字母。由于这些类是互斥的，因此网络以softmax函数结束。以下只是我想尝试但没有真正奏效的示例。importnumpyasnpdefsoftmax(arr):returnnp.exp(arr)/np.exp(arr).sum()#Standinsforpreviouslayer/NNoutputandvectorofallowedanswers.o
我正在尝试开发一个神经网络来预测时间序列。据我所知，我正在使用训练集训练我的神经网络并使用测试集对其进行验证。当我对我的结果感到满意时，我可以使用我的神经网络来预测新值，神经网络本身基本上就是我使用我的训练集调整的所有权重。这是正确的吗？如果是这样，我应该只训练我的网络一次，然后只使用我的网络(权重)来预测future值。您通常如何避免重新计算整个网络？我是否应该将所有权重保存在数据库或其他东西中，这样我就可以随时访问它而无需再次训练它？如果我的理解是正确的，我可以受益于在专用计算机(例如super计算机)上进行繁重的计算，然后只需在网络服务器、iPhone应用程序或类似的东西上使用我
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭6年前。Improvethisquestion我想制作一个在python中使用强化学习训练的神经网络。X->[ANN]->yEstimate->score!->(repeatuntilweightsareoptimised)我目前正在使用Scikit-learn，但似乎并没有所有的神经网络东西试图使yEstimate适合yTarget。是否有scikit-learn的secret，或者是否有其他我不知道的库可以完
我正在按照这里的教程进行操作:https://pythonprogramming.net/train-test-tensorflow-deep-learning-tutorial/我可以训练神经网络并打印出准确度。但是，我不知道如何使用神经网络进行预测。这是我的尝试。具体问题是这一行-我相信我的问题是我无法将我的输入字符串转换为模型期望的格式:features=get_features_for_input("Thiswasthebeststorei'veeverseen.")result=(sess.run(tf.argmax(prediction.eval(feed_dict={x:
我得到了这种格式的一些数据和以下详细信息:person1,day1,feature1,feature2,...,featureN,labelperson1,day2,feature1,feature2,...,featureN,label...person1,dayN,feature1,feature2,...,featureN,labelperson2,day1,feature1,feature2,...,featureN,labelperson2,day2,feature1,feature2,...,featureN,label...person2,dayN,feature1,fe
