lasagne

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Keras - Textklassifikation - LSTM - Wie Text eingeben?

Ich versuche zu verstehen, wie man LSTM verwendet, um einen bestimmten Datensatz zu klassifizieren, den ich habe. Ich recherchieren und fand dieses Beispiel keras und imdb: https://github.com/fchollet

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Ich versuche, ConcatLayer mit verschiedenen Formeingaben zu verwenden

Ich versuche mit nolearn zu arbeiten und benutze den ConcatLayer, um mehrere Eingaben zu kombinieren. Es funktioniert gut, solange jeder Eingang den gleichen Typ und die gleiche Form hat. Ich habe dre

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Dimensionsberechnung für die Regression mit Lasagne

Ich versuche ein Netzwerk zu lernen, das einen Wert im Bereich -1.0..1.0 ausgibt. Bisher gibt es nur sechs Features, alle Floats. Ich habe echte Probleme damit, Typen und Formen auszurichten. Bisher h

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Zielwertform in Lasagne

Ich versuche ein Siamesisches Lasagne Modell in 100er Chargen zu trainieren. Die Eingänge sind X1 (100x3x100x100) und X2 (gleiche Größe) und Y (100x1) und meine letzte Schicht ist eine Dichte Schicht

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Attribut Fehler bei der Definition von räumlichen Netzwerken in Lasagne

Ich konnte nicht viele Beispiele für die Verwendung von räumlichen Netzwerken in Lasagne finden, so dass es möglich ist, dass ich einen Fehler bei der Definition meines Netzwerks mache. Bitte sehen Si

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Theano - bewerten Sie den Ausgang eines neuronalen Netzes

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Lasagne/Theano Gradientenwerte

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Lasagne/Theano konsumiert keine Multi-Kerne, während check_blas.py

Ich betreibe einen Logistic Regression Klassifikator auf Lasagne/Theano mit mehreren CPU-Kernen. Das ist mein ~/.theanorc Datei: [global] OMP_NUM_THREADS=20 Theanos/misc/check_blas.py verbraucht al

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Theano/Lasagne grundlegende neuronale Netzwerk mit Regression wird Datensatz von Größe eins nicht überfüllen

Ich benutze ein grundlegendes neurales Netzwerk in Theano/Lasagne zu versuchen, Gesichts-Schlüsselpunkte in Bildern zu identifizieren, und versuche derzeit, es zu lernen, ein Einzelbild (Ich habe gera

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Wie kann man BatchNormLayer korrekt hinzufügen und verwenden?

Introduction Nach den Lasagne docs: „Diese Schicht sollte zwischen einer linearen Transformation (wie ein DenseLayer oder Conv2DLayer) und deren Nichtlinearitäts eingefügt Die Komfortfunktion batch_no