我正在研究句子标签问题.我已经完成了自己的嵌入和填充,我的输入看起来像： X_i = [[0,1,1,0,2,3...], [0,1,1,0,2,3...], ..., [0,0,0,0,0...], [0,0,0,0,…

我希望在迭代次数达到一定数量时更改损耗层中的损失计算方法. 为了实现它,我认为我需要获得当前的学习速率或迭代次数,然后我使用if短语来选择改变损失计算方法. 最佳答案 您可以在Caffe类中添加成员变量以保存当前学习速率…

我是新来的.我正在研究分类模型,并希望使用ChiSqSelector来选择模型训练的重要特征.但是,当我使用ChiSqSelector选择的功能进行训练时,会抛出以下错误： “IllegalArgumentExcepti…

我使用Caffe训练了一个数据集(~8000个图像),使用Alex网络训练了一个5的批量大小.这导致预测时间为(800-900)ms.然后我将批量大小更改为56(我的机器可以支持的最大值),并且预测时间在cpu上减少到(…

问题： 我已经训练了一个代理人在网格世界中执行一项简单的任务(在没有碰到障碍物的情况下进入网格顶部),但似乎总是会出现以下情况.它发现自己处于状态空间的一个简单部分(没有障碍物),因此不断获得强烈的正强化信号.然后当它确…

在今年早些时候,我的AI讲师教我们关于凝聚层次聚类和K意味着聚类,但他的解释丢失了,我试图弄清楚他如何使用下表中的数据来创建树状图.这会很棒. 他提出了下表,概述了相似之处： Animal pairs Similarit…

对“alexa如何工作”的简单搜索没有产生任何结果,所以在这里. 如果你浏览utterances的文档,那么需要详尽地列出所有可能的变化是荒谬的.例如,您需要单独列出以下变体以支持它们. >我的星座是什么>我…

在使用TFLearn创建卷积神经网络时,如何解决混淆矩阵时遇到问题.我到目前为止的代码如下： from __future__ import division, print_function, absolute_impor…

我是生物信息学的一个项目,我有大量的培训数据集.它由大约18,000个正面和1000个负面实例组成.如果我将此数据用作训练集,那么正实例将完全支配负实例.因此,在测试数据分类过程中,我的负面数据也被错误分类为正数. 是否…

我的生成神经网络的最后一层有一个l1 activity_regularizer = l1： outputs = Dense(200, activation='softmax', activity_regularizer=…

我想在将输入数据输入到我试图创建的LSTM网络之前使用嵌入层.以下是代码的相关部分： input_step1 = Input(shape=(SEQ_LENGTH_STEP1, NR_FEATURES_STEP1), na…

一个简单的例子：给定输入序列,我希望神经网络输出序列的中值.问题是,如果神经网络学会计算n个输入的中位数,它如何计算更多输入的中位数？我知道循环神经网络可以学习序列上的最大值和奇偶校验等函数,但计算这些函数只需要恒定的内…