deep-learning

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    用deeplearning4j训练简单的神经网络

    我开始使用deeplearning4j，我试图创建一个简单的神经网络。 我想近似功能sin(x)/x。这在理论上应该是可能的，只有一个隐藏层。 首先我创建一个模拟数据集(x,y)，然后尝试使用具有20个隐藏节点和S形激活函数的神经网络来近似函数。不幸的是，用NN y_est估算的价值甚至没有接近实际价值y。 我想知道错误在哪里。 这是我当前的代码： package org.deeplearning
    java scala neural-network deep-learning 2015-10-17

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    使用darch预测新样本类别

    我正在尝试使用darch包创建几个堆叠的RBM的dbn。我是深度学习的新手，所以我的问题是：glmnet/randomForest/knn ... etc包中预测函数的等价物是什么？ 训练完dbn后，如何预测外部样本？例如（这是在包中提供的例子） ## Not run: # Generating the datasets inputs <- matrix(c(0,0,0,1,1,0,1,1),
    r deep-learning predict 2015-10-18

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    Caffe意味着没有数据库的文件创建

    我运行caffe使用image_data_layer并不想为数据创建一个LMDB或LevelDB，但compute_image_mean工具只适用于LMDB/LevelDB数据库。 是否有一个简单的解决方案，用于从文件列表（与image_data_layer使用的格式相同）创建平均文件？
    machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-10-18

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    在与种子相关的Numpy中使用随机状态

    我最近在深入学习。在学习几个python脚本的过程中，我发现了这一行。 numpy_rng = numpy.random.RandomState(123) 我相信这RandomState产生偏倚随机数和权重 机器学习。 但我不知道什么时候谈到'123'号码'seed'。 我想知道什么种子。 我可以只写我喜欢的任何数字吗？完全取决于我？ 还有一种方法，我可以打印由RandomState生成的随机
    python numpy random deep-learning 2015-10-19

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    如何向caffe或现有示例向HDF5提供图像数据？

    由于某些原因，HDF5的培训在第一次开始时总会失败，测试和列车损失可能很快会降至接近于零，因此我很难在HDF5上处理图像分类和回归任务。在尝试了所有的技巧之后，例如降低学习速度，添加RELU，退出，没有任何东西开始工作，所以我开始怀疑我给caffe喂食的HDF5数据是错误的。 所以我目前正在处理通用数据集（Oxford 102 category flower dataset，它也有public c
    neural-network hdf5 deep-learning caffe pycaffe 2015-10-19

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    使用Caffe的多标签分类

    我想微调GoogLeNet以使用Caffe进行多标签分类。我已经将其精细调整为单标签分类，但我无法过渡到多标签。 我做的主要步骤，这是不同的： 为数据创建LMDB &地面实测 我修改代码here和here创建一个LMDB用数据和其他与地面实况。 与SigmoidCrossEntropyLoss 更换SoftmaxWithLoss更新train_val.prototxt，我取代SoftmaxWith
    deep-learning caffe lmdb pycaffe 2015-10-20

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    使用Caffe分类“手工制作”的图像特征

    使用OpenCV对图像执行特征提取，然后使用Caffe对这些特征进行分类是否有意义？ 我在问这与将图像直接传递给Caffe的传统方式相反，并让Caffe执行提取和分类程序。
    machine-learning computer-vision feature-extraction deep-learning caffe 2015-10-20

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    h2o深度学习包使用自动编码器输出一个值

    更新： 我想出了问题，但没有解决方案。这是新Java版本的问题。我开始有这个问题，一旦我更新到最新的Java。 我一直在使用h2o和深度学习软件包一段时间没有问题。今天我再次使用它，但是当我从深度学习模型中提取特征时，我一直在为特定列中的所有行获取相同的值。它以前工作正常。我尝试使用不起作用的不同数据集。所以我猜测它是我的数据集（之前曾用过的），或者比这更深的东西。 这是我的代码。任何帮助表示赞赏
    r deep-learning h2o 2015-10-22

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    什么是三重损失后向传播梯度公式？

    我想用咖啡来实现Schroff, Kalenichenko and Philbin "FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering", 2015中描述的三重损失。 我是新来的，所以如何计算反向传播的梯度？
    computer-vision neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2015-10-25

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    千层面mlp目标出界

    您好我正在尝试修改mnist示例以将其与我的数据集相匹配。我只尝试使用mlp示例，它给出了一个奇怪的错误。 Tha数据集是一个有2100行和17列的矩阵，输出应该是16个可能的类之一。错误似乎在训练的第二阶段发生。该模型构建正确（日志信息确认）。 以下是错误日志： ValueError: y_i value out of bounds Apply node that caused the erro
    python neural-network theano deep-learning lasagne 2015-10-27
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