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我正在Keras中训练一个具有两个输入和一个输出的神经网络(U-net)。第一个输入是一个Array (image)，第二个输入是一个单一值。Model([input_img, input_depth], conv10)def get_image_depth_generator_on_memory_v2image_f.next()
mask_n = mask
浏览 19提问于2018-09-10得票数 1
我正在训练一个带有角点的神经网络，并希望通过多个处理来加速我的预处理/数据增强。原则上，在workers=N和use_multiprocessing=True中使用fit_generator似乎很简单，但在我的情况下，避免从并行生成器获得类似的数据是很棘手的。我的数据在几个文件中，每个文件都有几百万条记录(直到文件结束时才知道总数)。对于每个文件，生成器
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
我正在使用神经网络来识别一个系统。因为我假设有延迟的输入，所以我想包括一些对NN具有不同延迟的数据。MATLAB神经网络工具箱有内置的函数来做这件事吗？
谢谢
浏览 0提问于2012-03-09得票数 0
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输入输出维数不固定的神经网络
、、、、
我想知道它是否存在一个能够处理不同维度的输入和输出的模型/方法。输入功能越少，输出越少。最重要的是，我并不是因为缺少知识而没有它们，而是因为在相同的问题领域，我可以拥有所有的6个特性，或者更少。
建立一个处理这类事情的模型是可能的吗？我认为的另一个解决方案是使用一个简单的</
浏览 0提问于2020-11-12得票数 1
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我对ML不太了解，但我似乎能想出如何训练这样的东西。如果你们能列举一些可行的方法，谢谢。
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
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我们试图用人工神经网络取代现有的物理模型(8输入/7输出)。现有模型背后的物理主要是空调用潮湿空气的热力学，涉及到一些透平机械，这很可能在输入和输出之间产生复杂的函数。已经完成了一种方法:单输出神经网络(10 NN具有相同的隐层，但具有不同的参数，如批大小、时间、优化器等)。然后使用某种堆叠组合:每个预测都被用作单个NN的新输入，以预测最终值。但是，有一
浏览 0提问于2020-01-17得票数 3
目的:训练如下图像所示的神经网络，用于图像分类任务。(输入维数可以在图像中看到。)我已经建立了网络，但面临以下问题：
我使用生成器将数据提供给网络，从而使用train_minibatch提供数据。该生成器的输出是输入图像，以及包含1个热编码标签的4个项的列表
浏览 1提问于2018-02-28得票数 5
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过去用来预测销售额的罗斯曼·卡格尔( Rossmann )竞赛是怎样的时间序列？我看到的最简单的解决方案是随机森林。在那里，每个时间点的数据被用来喂养随机森林。所以没有时间依赖性，因为我每次使用的数据都是独立的。这也很好。但是如果我想用神经网络来解决这个问题，我在做什么呢？
所以我的输入层对应于每个时间点(同时独立)？在2017年的数据挖掘杯上，
浏览 0提问于2017-06-14得票数 -1
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据我所知，通常的方法是对所有输入值进行神经网络评估，并输出决策。现在，我担心，学习神经网络会超出我的心智能力，我正在寻找一种更容易的方法。我的问题是，是否可以创建输入值的直方图，其中X是要素类，Y是它的值，并使用简单的直方图比较来做出决定？(我不是指颜色直方图。)
有没有人已经应用了这样的方法？如果是这样，结果的准确性如何？谢谢你的任何提示。
浏览 1提问于2012-11-19得票数 1
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我想要定义一个可以有多个输入的层。我在这里找到了一个关于keras的例子，，但是我不理解调用函数。如果我想给一个像输入层1这样的赋值，那么b被分配给输入层2。如何定义调用？
浏览 2提问于2019-04-04得票数 0
我有一个形状为(900，50)的训练数据集，我试图将其拟合到模型(高斯过程回归)中。此错误与内存错误一起输出。我确实理解计算，但是有没有办法使用scikit批量传递数据呢？我使用的是GPR算法的scikit实现。
浏览 18提问于2019-07-04得票数 0
pred.dataSync(); })
UnhandledPromiseRejectionWarning:错误:传递给“聚集”的参数
浏览 12提问于2020-12-23得票数 0
我正在为一个类项目实现一个神经网络，我想知道是否有可能在不使用softmax的情况下使用神经网络进行多类分类？当我问助教关于这一点时，他说拥有多个输出层在数学上是不合理的，但后来我看到Andrew Ng在他的UFLDL自动编码器教程中包含了一张具有多个输出的神经网络的图片，然后我看到很多人都在谈论神经网络的多类分类因此，我想知道的</em
浏览 1提问于2012-11-27得票数 2
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我需要使用一组整数及其平方值来训练我的神经网络。
我需要从ann model获得整数的平方值作为输出。如果我们可以使用opencv ann做到这一点，那么输入神经元和输出神经元的数量以及如何指定类等。?？
浏览 2提问于2015-09-30得票数 0
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我对机器学习非常陌生，一年来我一直在尝试开发一个系统来预测销售数量，这取决于之前使用Encog神经网络给出的例子，但我不太明白如何开发它。其实很简单：2000,2001,2002,2003,2004分别为30、25、45、60、55
因此，如果有人提出一个问题来预测2005年的销售额，我如何在神经网络中实现这一点？
浏览 1提问于2014-10-30得票数 0
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据我所知，神经网络不擅长分类“未知数”，即不属于学习类的项目。但是，人脸检测/识别方法通常如何确定在某个区域没有检测到/识别出人脸？预测的概率是否被某种程度地阈值化了？
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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我对神经网络这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积神经网络和递归神经网络。
我想知道这两个术语是否是指同一事物，或者，如果不是，它们之间会有什么区别呢？
浏览 6提问于2014-01-04得票数 67
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我正在keras上做我的第一步，我试图对scikit-learn中的癌症数据集进行二进制分类from sklearn import datasets我试图在这里学习keras的教程：
问题是，我总是得到相同的损失值(6.131686240
浏览 3提问于2017-11-15得票数 1
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通过在1x1247输入向量上进行训练，我使用 net 创建了NAR (非线性自回归)网络对象。(6年的每日股价)我已经完成了所有的步骤，并将生成的净对象保存到工作区。现在我不知道如何使用这个对象来预测y(t)，例如t= 2000，(我训练了t=1:1247的模型)
在其他一些线程中，人们建议使用sim(net，t)函数，但是对于t的任何值(与net(t)函数相同)，这将给出相同的结果。
浏览 7提问于2013-05-06得票数 0
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我正在训练一个用于多标签分类的神经网络，具有大量的类(1000)。这意味着每个输入可以有多个输出处于活动状态。平均而言，我每个输出帧有两个活动的类。在具有交叉熵损失的训练中，神经网络求助于仅输出零，因为它使用此输出获得的损失最小，因为99.8%的标签是零。有什么建议我可以推动网络给积极的课程更多的权重吗？
浏览 2提问于2017-02-10得票数 12
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