我正在尝试使用keras编写一个非常简单的RNN示例，但结果不如预期。我的X_train是一个长度为6000的重复列表，例如:1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,...我将其格式化为:(6000,1,1)我的y_train是一个长度为6000的重复列表，例如:1,0.8,0.6,0,0,0,1,0.8,0.6,0,...我将其格式化为:(6000,1)在我的理解中，循环神经网络应该学会正确预测0.8和0.6，因为它可以记住两个时间步之前X_train中的1。我的模型:model=Sequential()model.add(SimpleRNN(input_dim=1,output_d
我正在按照示例here用Python编写一个神经网络.似乎反向传播算法不起作用，因为神经网络在训练10,000次后未能产生正确的值(在误差范围内)。具体来说，我训练它计算以下示例中的正弦函数:importnumpyasnpclassNeuralnet:def__init__(self,neurons):self.weights=[]self.inputs=[]self.outputs=[]self.errors=[]self.rate=.1forlayerinrange(len(neurons)):self.inputs.append(np.empty(neurons[layer]))
我一直在python中使用Keras和Tensorflow练习构建和比较神经网络，但是当我想要绘制模型进行比较时，我收到了一个错误:TypeError:'History'objectisnotsubscriptable这是我的三个模型的代码:##############################Initiatemodel1################################Model1hasnohiddenlayersfromkeras.modelsimportSequentialmodel1=Sequential()#Getlayersfromkeras.layer
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,
