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
上学期我参加了斯坦福大学吴教授教授的在线机器学习类(class)。http://www.ml-class.org/course/auth/welcome我认为这是非常有用的。为了更好地复习/理解神经网络，我尝试用python编写自己的神经网络。在这里:importnumpyclassNN:def__init__(self,sl):#sl=numberofunits(notcountingbiasunit)inlayerlself.sl=slself.layers=len(sl)#Createweightsself.weights=[]foridxinrange(1,self.layer
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我是python机器学习的新手，因此请原谅我天真的问题。python中是否有用于实现神经网络的库，这样它也可以为我提供ROC和AUC曲线。我知道python中实现神经网络的库，但我正在寻找一个库，它也可以帮助我绘制ROC、DET和AUC曲线。
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。关闭去年。Improvethisquestion我想知道是否有人有python神经网络的一些示例代码。如果有人知道某种带有完整演练的教程那会很棒，但是示例源也很棒!谢谢
目录前言基本思路测试人脸识别效果设计思路详细代码加载模型人脸预测主要逻辑测试效果总结所有代码face_predict_use_keras.pykeras_train.pyload_data.pyface_predict_use_keras.py以上就是全部代码啦。有啥疑问就评论区讨论奥。前言经过前段时间研究，从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的，因为我本身从事的就是C++/Qt开发，对Qt还是比较熟悉，所以我想实现一个界面化的一个人脸识别。对卷积神经网络的概念比较陌生的可以看一看这篇文章：卷积实际上是干了什么想了解神经网络的训练流程、或者环境搭建的可以看这篇文章
目录前言基本思路测试人脸识别效果设计思路详细代码加载模型人脸预测主要逻辑测试效果总结所有代码face_predict_use_keras.pykeras_train.pyload_data.pyface_predict_use_keras.py以上就是全部代码啦。有啥疑问就评论区讨论奥。前言经过前段时间研究，从LeNet-5手写数字入门到最近研究的一篇天气识别。我想干一票大的，因为我本身从事的就是C++/Qt开发，对Qt还是比较熟悉，所以我想实现一个界面化的一个人脸识别。对卷积神经网络的概念比较陌生的可以看一看这篇文章：卷积实际上是干了什么想了解神经网络的训练流程、或者环境搭建的可以看这篇文章
在遍历example时在一个微型2层神经网络中，我注意到了我无法解释的结果。假设我们有以下具有相应标签的数据集:[0,1]->[0][0,1]->[0][1,0]->[1][1,0]->[1]让我们创建一个微型2层神经网络，它将学习预测两个数字序列的结果，其中每个数字可以是0或1。我们将根据上述数据集训练该神经网络。importnumpyasnp#computesigmoidnonlinearitydefsigmoid(x):output=1/(1+np.exp(-x))returnoutput#convertoutputofsigmoidfunctiontoitsderivative
我想做一个简单的神经网络，它应该只实现XOR门。我在python中使用TensorFlow库。对于XOR门，我训练的唯一数据是完整的真值表，这应该足够了吧？过度优化是我预计会很快发生的事情。代码的问题是权重和偏差不会更新。不知何故，它仍然给我100%的准确度，偏差和权重为零。x=tf.placeholder("float",[None,2])W=tf.Variable(tf.zeros([2,2]))b=tf.Variable(tf.zeros([2]))y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder("float",[None,1
