keras

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    Kerasの例を顧客データに適合させることが難しい

    私は、TensorFlowバックエンドを搭載したKerasで次のネットワークを稼動しようとしています。私は以下の記事をチェックアウトしてきたが、これを解決することができていない ValueError: Cannot feed value of shape (32, 128, 256) for Tensor u'Placeholder_89:0', which has shape '(?, 1, 1
    python tensorflow deep-learning keras 2016-03-26

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    Keras：2D入力 - > 2D出力？

    標準的な特徴ベクトルの集合を学習するためにニューラルネットワークを構築したいと考えています。したがって、集合は形状（N、100）であり、Nはサンプルの数である。しかしながら、ラベルのセットは形状（N×18）である（例えば、各「ラベル」は18個のエレメントの別のアレイである）。私はケラスや神経網には全く新しいものです。ラベルが1次元（例えば、バイナリ分類では0または1）の場合、ラベルをどのように扱う
    neural-network keras 2016-03-29

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    ショートテキストのセンチメント分類タスクに必要なトレーニングセットの最小サイズは何ですか

    私は製品のレビューやツイートなどの短いテキストのセンチメント分類のタスクのためにLSTMモデルをトレーニングしようとしています。 私は肯定/否定/中立というラベルのトレーニングセットを探していますが、実際に人間のタグに基づいており、開始や顔文字ではなく、そこにあるものは無料ですか？ Iv'eは小さなトレーニングセットしか見つけず、結果が悪かった。 Iv'eは私のネットワークとスタックされたレイヤの
    python machine-learning sentiment-analysis keras lstm 2016-03-30

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    特定のエポックからトレーニングを続ける

    Kerasモデルに適合させるために使用しているリソースマネージャは、サーバへのアクセスを一度に1日に制限します。今日の後、私は新しい仕事を始める必要があります。ケラスはエポックKで現在のモデルを保存し、そのモデルをロードしてエポックK + 1をトレーニングし続ける（つまり、新しいジョブで）ことは可能ですか？
    keras 2016-04-01

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    Keras ValueError：閉じたファイルの入出力操作

    単一レイヤーネットワークを作成しようとしています。それはmodel.fitを通じて訓練を開始すると、いくつかのランダムな時代で、それは次のようなエラーがスローされます。 ValueError: I/O operation on closed file ここで私はmodel.fit my_model = model.fit(train_x, train_y, batch_size=100, nb_e
    python neural-network theano keras 2016-04-01

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    pandasを使用してExcelファイルデータをnumpy配列に変換するにはどうすればよいですか？

    私はkerasライブラリとPythonで本当に新しいです。私はパンダを使用してExcelファイルをインポートし、numpy.ndarrayに変換しようとしています。as_matrix()のパンダの機能を使用しています。しかし、それは私のファイルを間違って読むために継ぎ目があります。 Excelファイルに90x1049のデータセットがあるようです。しかし、私はそれをnumpy配列に変換しようとしてい
    python numpy pandas keras 2016-04-02

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    Keras CNNイメージとカーネルサイズの不一致が画像変換後にあっても

    CNNをKeras documantation "VGG-like convnet"に似ていますが、10クラスの出力ではなく、イメージとバイナリのカスタムセットで実行しようとしています。 CNNに合うようにしようとすると、入力画像のサイズがCNN入力のサイズに合っていないと私は思っています。 ValueError: GpuDnnConv images and kernel must have th
    python rgb theano conv-neural-network keras 2016-04-04

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    KerasモデルをTensorFlowに変換するprotobuf

    私たちは現在、Kerasを使用して様々なニューラルネットワークをトレーニングしています。これは、インターフェイスが使いやすく、使いやすいという理由から理想的ですが、環境。 我々の計画は、にあるので、残念ながら、本番環境は、C++である： がTen​​sorFlowに当社の生産コードをリンクして、いるProtobufに読み込むいるProtobufにモデルを保存するためにTensorFlowバックエン
    c++ protocol-buffers tensorflow keras 2016-04-04

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    ケラス/機械学習：入力データを平坦化し、より高い次元の入力を得た賛否両論？

    私は入力として2つの300d単語ベクトルをとるモデルを訓練しています。私はもともと入力データとして600dベクトルを供給することを計画していました。 しかし、私はKerasデータセットのページに気づい：http://keras.io/datasets/ は、彼らが代わりに入力を平坦化する高次元の入力データを使用します。たとえば、次のサイズの32x32 RBGイメージを表します。 （2,300）入力
    machine-learning neural-network keras 2016-04-05

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    Kerasを使用した単純回帰が正しく機能していないようです。

    私は、Kerasで練習するだけで、非常に簡単な機能を習得しています。 ネットワークの入力は2次元です。出力は1次元です。 関数は実際には画像で表現できますが、近似関数についても同様です。 私は良い一般化を探していない瞬間、ネットワークがトレーニングセットを表現する上で少なくとも良いと思っています。 は、ここで私は私のコードを配置：あなたが見ることができるように import matplotlib.
    regression keras 2016-04-07
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