keras

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    1D畳み込みレイヤは可変シーケンス長をサポートしますか？

    私はKerasを使用してCNNに入力として使用している一連の処理済みオーディオファイルを持っています。 Keras 1D畳み込みレイヤは可変長シーケンスをサポートしていますか？ Kerasのドキュメントはこれを不明瞭にしています。 128次元のベクトルの可変長配列の場合、それはあなたが使用することができます言及ドキュメントの最上部（なし、128）で https://keras.io/layers/
    keras keras-layer 2017-11-30

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    時系列のLSTM

    私はLSTMを使って予測モデルを構築しようとしています。簡単に「ターゲット」と予測し、シリーズ「データ」を使用してください。数エポック後、データに正しく当てはまります。初心者として、どのようなデータセットの（寸法）を持っていますフィードとのネットワークは、私にさらなる予測を与えるために？ 私の目的は、過去の時系列全体を考えて+1ステップを予測することです。どのように実装できますか？ 最終的に、「デ
    machine-learning keras lstm 2017-11-30

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    KerasカスタムRMSLEメトリック

    Kerasでこのメトリックを実装するにはどうすればよいですか？下の私のコードは間違った結果を与えます！私はEXPを経由して、前のログ（X + 1）の変換を元に戻すよ 注（X） - 1、また、負の予測は0にクリップされています def rmsle_cust(y_true, y_pred): first_log = K.clip(K.exp(y_pred) - 1.0, 0, None)
    python deep-learning keras metrics 2017-11-30

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    Keras：model.fit_generatorを使用したマルチ出力モデル用ジェネレータの使用

    ケラスでは、私は深く監視された畳み込みネットワークを設計しました。正確には、9つの出力レイヤーを持っています。 Keras: How to use fit_generator with multiple outputs of different type https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/： yield(X, {'conv1
    python python-3.x deep-learning keras keras-layer 2017-12-01

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    ケラでの（自動）予測のためのパディング時系列

    私は30のタイムステップで定義される3つの時系列A、B、Cを持っています。私は時間ステップ1から30までのA、Bの値と時間ステップ1から時間ステップ10までのCの値を入力として残りの20の時間ステップのCの値を予測するLSTMを構築したいと考えています。言い換えれば、異なるサイズ（30と10）のシーケンス入力を処理するLSTMを構築する必要があります。私の考えは、入力時系列Cをパディング（例えば0
    deep-learning time-series keras padding 2017-12-01

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    Kerasの分類予測の確率を返しますか？

    私は、与えられた予測に対して異なるクラスの確率を見ることができる、単純な概念証明をしようとしています。 しかし、私が試したすべては、softmaxの起動を使用していても、予測されたクラスだけを出力するようです。私は機械学習の初心者なので、簡単な間違いをしているのか、これがKerasで利用できない機能なのか分かりません。 私はKeras + TensorFlowを使用しています。私はMNISTデータ
    python-3.x machine-learning tensorflow keras 2017-12-01

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    形状の問題を出力するカテゴリ変数

    をしようとしているときに、私は3つのカテゴリーを有していてもよく、出力変数を予測するには、次の、かなり単純なコードを使用しています： n_factors = 20 np.random.seed = 42 def embedding_input(name, n_in, n_out, reg): inp = Input(shape=(1,), dtype='int64', name=n
    python deep-learning keras 2017-12-01

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    LSTMに適用されたアテンションラッパーの出力をTimeDistributedレイヤーの入力として使用する方法、Keras？

    私はこのmachinelearningmasteryチュートリアルに示すLSTMモデルの出力にわたって注意ラッパーを実装しようとしている： from numpy import array from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import TimeDistrib
    python keras lstm valueerror attention-model 2017-12-02

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    レイヤー出力を分割するときにKerasは `'Tensor 'オブジェクトに属性' _keras_shape 'を指定しません

    文のサイズが2*1*300の文の埋め込み出力Xがあります。この出力を形状の2つのベクトルに分割して絶対差と積を計算したいと思います。 x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBE
    python tensorflow keras word-embedding sentence-similarity 2017-12-03

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    自転車駅の空き状況を予測

    私は最終的にMLを学ぶことに決めました。そうするために、私は市内の公共バイク共有システムの自転車の利用可能性を予測しようとしています。 Dataset（1MB）1台の自転車ステーションです。コラム：日付、曜日、ID、駅、free_bikes、free_docks 私はこのケースでは、私は私の問題のために適切であると考え、多変量時系列予測LSTMのための1つを、機械学習ミステリーのtutorials
    python machine-learning keras 2017-12-03
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