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2つの列を持つデータセットがあります。各列には一連のドキュメントが含まれています。 Col Aの文書とCol Bの文書を一致させる必要があります。これは教師付き分類の問題です。私の訓練データには、文書が一致するかどうかを示すラベル列が含まれています。問題を解決するために、私はf1-f25（2つのドキュメントを比較することによって）といった一連のフィーチャを作成し、これらのフィーチャに対してバイナ

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ケラス - 訓練されたレイヤの重みを取得する

私は訓練されたネットワーク内のレイヤの値を取得しようとしています。私はTensorFlowテンソルとして層を得ることができますが、私は、アレイ状にその値にアクセスすることができないよ： from keras.models import load_model model = load_model('./model.h5') layer_dict = dict([(layer.name, lay

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Keras 2でマージ関数を読み込み可能にするにはどうすればよいですか？

私はKeras 1.x.xのために書かれたプログラムを持っていて、それをKeras 2.x.xに再実行しようとしています。しかし、それは次のエラーを示している from keras.layers import Input, merge up2 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv5), conv4], mode='concat', concat_axi

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KerasのLSTMのTimeDistributedレイヤーとリターンシーケンスなど

申し訳ありません。RNNを初めて使用しています。私はTimeDistributed層でthis postを読んだ。私はKerasに自分のデータを整形しているは[samples, time_steps, features]をrequried：[140*50*19]、私は140個のデータ点を持っている意味し、各50時間ステップ、及び19点の特徴を有します。私の出力は[140*50*1]の形をしていま

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CNN + RNNのエラー "__init __（）は少なくとも4つの引数をとります（4が指定されています）"

最近ディープ学習に関するチュートリアルを受け取りました。アイデアは、ビデオを撮り、それを1つのフレームで分割し、それをニューラルネットワークに送ることです。なぜならそれはCNNのjpgです。しかし、私はこの写真を分類せず、さらにフロート値を得たいと思っていました。それはなぜRNNを使っているのですか？私はこれをサポートするKerasのためのlibaryを見つけました：しかし、この時点で私は立ち往生

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kerasでConv1DTransposeを実装する方法は？

私は画像で使用できるケラでConv2DTransposeがあることを知っています。私たちはNLPでそれを使う必要があるので、1Dデコンボリューションが必要です。どのようにケラでConv1DTransposeを実装しますか？

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畳み込みニューラルネットワークモデルアーキテクチャ

私はKerasで表情認識に取り組んでいます。私は72000イメージのデータセットを持っています。私はの列をの80％、の10％、検証との10％をテストに使用しています。すべての画像はグレースケールモードで48 x 48です。私のモデルのアーキテクチャは、このようなものです： model = Sequential() model.add(Conv2D(64, 5, 5, border_mode

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Keras：Functional API - レイヤーデータ型エラー

forループを使用してkerasConv2Dレイヤーの出力をそれぞれ別々にして、Functional APIで別のレイヤーを追加しようとしましたが、タイプエラーが発生します。コードは次のとおりです。 import keras from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Flatten, Dense, D

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ケラでどのように平坦なレイヤーが機能しますか？

テンソルフローバックエンドを使用しています。コンボリューション、max-pooling、flatten、denseレイヤーを順次適用します。コンボリューションには3D入力（height、width、color_channels_depth）が必要です。コンボリューション後、これは（height、width、Number_of_filters）になります。 max-pooling heightを

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Kerasモデルのfit（）関数に有効な検証データの形状ミスマッチ？

私は列車とテストに分割された1つのデータセット（MNIST btw）を持っていますが、どちらもまったく同じ形状です。私は列車の部分で畳み込みオートエンコーダーを訓練し、fit（）関数呼び出しで以下に示すようにバリデーションのために他のものを使用します。損失が得るとき、私は、最初のエポックの後、それらを使用する場合は、コードが（列データのすなわち、鉄道模型と良い結果を提供します）完璧に動作し、私は