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ニューラルネットワークを使用して、センサからの周期信号を分類したいと考えています。私はCNTKの前にイメージのものをやっただけです。私はその入力の連続波形ではNLPのようなビットだと思いますが、私の場合はオーディオではなく、何か他のものです。誰かが私がこれをどのように始めるかもしれないかを教えてもらえますか？ありがとう！

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Intel Nervanaニューラルネットワークプロセッサ（NNP）でCNTKを実行できますか？

CNTKをIntel Nervanaニューラルネットワークプロセッサ（NNP）で実行できますか？

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WeightedBinaryCrossEntropyを使用するC＃

CNTKLib.WeightedBinaryCrossEntropy関数についての情報を探しています。 Weights変数を入力として受け取ります。この重み変数は正確にはどういう意味ですか？私はCNTKでマルチラベル分類を行いたいと思います。私は現在使用しています var loss = CNTKLib.BinaryCrossEntropy（m_fctModel、labelVariable）; し

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）（train_minibatchからの出力を収集

関連部分は以下の通りです： feature_output = network['output'].find_by_name('fc8').outputs _, output = trainer.train_minibatch(data, (feature_output)) print(output.keys()) print(output[dict_keys(feature_output])

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モデルへの合成入力の入力

画像と正規分布からサンプリングされたベクトルを同時にフィードする必要があります。私が使用している画像データセットが大きすぎるので、その部分のImageDeserializerを作成します。しかし、ネットワークに供給する前に入力ベクトルにランダムベクトル（numpy正規分布からサンプリングしたもの）を追加する必要もあります。これを達成する方法はありますか？私もテスト： TypeError: can

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高速R-CNNとBrainScript

でspatialScaleに問題私は次のコードがありますから取ら model (features, rois) = { convOut = convLayers (features) roiOut = ROIPooling (convOut, rois, (9:9),spatialScale=64.0/196.0) z = fcLayers (roiOut)

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CNTK C＃API - 学習用モジュールの学習モジュールと反復回数を設定する方法

CNTK C＃API（最新2.2リリース）を使用しており、次の質問があります。（GitHubのからlogisticsRegressionの例を使用してにそれを修正する私のユースケースのためにそれを設定します。 SGDを使用してもSGDMomentim学習者を試してみました。 1.私はサンプルごとの最大反復回数を設定することができますどのようにトレーニング。私はSGDMomentumでLRとM

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Tensorflowのパフォーマンス解析ツール

Tensorflow、CNTK、およびMxNetを使用して機械学習アルゴリズムを実行しようとしています。これらのフレームワークには、特にランタイム情報（メモリ、通信など）をプロファイリングするための特定のパフォーマンス分析ツールがありますか？

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CNTKとKerasコードを混ぜる

KerasはCNTKバックエンドで使用できることがわかっています。質問：私のコードでは、KerasとCNTKを混在させることはできますか？たとえば、私のモデルでは、CNTKとKerasで書かれたレイヤー（例：convolution1d）を混在させることはできますか？

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私はcntkとPythonで新しいですし、私は、コマンドの実行方法や場所pyCharmで知らないpyCharm

にファイルを.cntk実行する方法：から cntkたconfigFile = ImageHandsOn.cntk をチュートリアル： https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Hands-On-Labs-Image-Recognition CNTKと他のライブラリは、Python 3.5用に正しく設定されています。敬具、クリス