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(475)
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沙龙
1
回答
Keras
:如
何在
损失
函数
中使用层
的
权重?
、
、
、
我
在
keras
中
实现了一个
自定义
的
损失
函数
。该模型是一个autoencoder。但是
嵌入
层是可
训练
的
,并且
损失
必须使用
嵌入
层
的
权重(我必须对我
的
词汇表
的
所有单词
嵌入
求和)。 例如,如果我想
训练
玩具
的
例子:“猫”。必须对模型进行
训练
,以最大化表示“The”<e
浏览 1
提问于2017-11-17
得票数 6
1
回答
Gensim
word2vec
与
keras
嵌入
层
的
差异
、
、
、
、
我
在
不同
的
项目中使用了gensim
word2vec
包和
Keras
Embedding layer。然后我意识到他们似乎在做同样
的
事情,他们都试图把一个单词转换成一个特征
向量
。 我能正确理解这一点吗?
浏览 0
提问于2019-10-11
得票数 8
回答已采纳
1
回答
在
Keras
中
,如
何在
训练
期间
访问
自定义
损失
函数
的
Word2Vec
(
嵌入
)
向量
、
、
、
我有一个
keras
RNN模型,就像这个模型使用预先
训练
好
的
Word2Vec
权重。) metrics=['cosine_proximity'])
在
训练
期间
,我想创建一个
自定义
损失
函数
来比较与预测和真实整数索引相关联
的
预测和真
浏览 15
提问于2019-03-12
得票数 1
1
回答
如
何在
Keras
中
只使用
嵌入
层而不使用标签来
训练
模型
、
、
、
我有一些没有标签
的
短信。只是一堆文本文件。我想
训练
一个
嵌入
层来将单词映射到
嵌入
向量
。到目前为止,我看到
的
大多数例子如下:from
keras
.layers import Embedding, Flatten, Dense我只想
训练
从单词(更准确地说是整数)到
嵌入
向量
的
映射。但是模型
的
fit方
浏览 0
提问于2018-11-18
得票数 4
回答已采纳
3
回答
Word2Vec
- CBOW和Skip-克
、
我想知道
Word2Vec
是如何构建
的
。📷1) CBOW模型和Skip图模型都有一定
的
输入。3)将跳过图
的
输出作为中间神经网络
的
输出。CBOW
的
输出是对给定上下文
的
中心词<em
浏览 0
提问于2017-06-12
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何正确地使用
Keras
的
嵌入
层?
、
、
、
我有点困惑于如何正确使用
Keras
中
的
嵌入
层来实现seq2seq (我想在
Keras
中
重建TensorFlow se2seq机器翻译教程 )。但我观察到
嵌入
层有两种不同
的
用法:一方面(
如
关于
Keras
博客
的
本教程)通过weights参数利用外部预
训练
的
word2vec
向量
: from
keras
.layers
浏览 0
提问于2017-03-13
得票数 7
2
回答
NN
嵌入
层
、
、
、
、
一些神经网络库,
如
tensorflow和pytorch提供了
嵌入
层。在过去实现了
word2vec
之后,我理解了想要更低维度表示
的
原因。
在
word2vec
的
情况下,低维表示可以用于其他任务(臭名昭著
的
浏览 0
提问于2018-05-31
得票数 10
1
回答
动态RNN:填充字
向量
、
、
我对填充物感到有点困惑,我
的
第一个问题是: 如果你
的
句子是由
嵌入
在
word2vec
模型
中
的
<
浏览 0
提问于2018-10-16
得票数 1
2
回答
如何从概念上思考标记化单词和单词
嵌入
之间
的
关系?
、
、
、
我一直
在
使用JJ Allaire关于
在
文本处理
的
神经网络模型()中使用单词
嵌入
的
指南。我搞不懂该模型如何将标记化
的
单词序列(x_train)与使用整个数据集(而不仅仅是
训练
数据)定义
的
单词
嵌入
联系起来。有没有一种方法可以概念化单词标记如何映射到单词
嵌入
?= 32,) m
浏览 6
提问于2018-05-05
得票数 3
1
回答
如何保存我
的
模型
在
训练
期间
创建
的
嵌入
?
、
、
我正在做图像相似性问题,并希望保存模型
在
训练
期间
创建
的
图像
嵌入
。有没有一种方法可以
在
嵌入
传递到
损失
函数
之前捕获它们?这是我
的
模型 tf.
keras
.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=2, padding='='relu'), tf.<
浏览 0
提问于2021-03-23
得票数 1
1
回答
如何使用
自定义
损失
函数
在
DL4J中加载
在
Python语言中
训练
的
Keras
模型文件
、
、
、
我使用
的
是一个
Keras
模型,它是
在
DL4J
的
Java过程中用Python语言
训练
的
。这通常工作得很好,但现在转移到使用
自定义
损失
函数
。该模型
在
Python中使用
自定义
损失
函数
进行
训练
: model = load_model('modelFile' , custom_objects={'loss': my_
浏览 46
提问于2020-03-20
得票数 0
回答已采纳
4
回答
Keras
嵌入
层
、
、
input_dim、output_dim和input_length
在
以下几个方面意味着什么:我从文件中了解到词汇表
的
大小 因此,当我
的
输入是像google.com这样
的
单词时,用整数[5, 2, 2, 5, 8, 3, 4, 1, 2, 9]表示
的</e
浏览 3
提问于2017-09-11
得票数 8
回答已采纳
4
回答
设在
Keras
的
暹罗网络
、
我正在寻找一个最低限度
的
应用示例来实现一个(一击)暹罗网络,最好是
在
Keras
。 我很清楚各种各样
的
数据科学在线网页,以及相应
的
例子和练习,可以在那里找到。然而,到目前为止,我还没有找到一个有教育意义
的
来源。如果有人能向我介绍一些github源代码,或者有人可以共享一些代码或其他源代码,我将非常感激,因为它们为如
何在
Python或R
中
实现这样
的
体系结构提供了一个良好
的
例子。
浏览 0
提问于2020-01-05
得票数 3
1
回答
如
何在
Keras
中
实现自适应
损失
?
、
、
我正在尝试使用
Keras
来实现在
中
完成
的
工作。作者提供了tensorflow代码,该代码可以处理复杂
的
细节。我只是尝试
在
Keras
中使用他预先构建
的
函数
。他
的
自定义
损失
函数
是学习一个参数'alpha‘,它控制
损失
函数
的
形状。我想跟踪‘阿尔法’,除了
在
训练
中
的
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
Keras
自动编码器
中
输入文本数据
的
正确方法
、
、
、
、
我有几千个文本文档,目前我正在努力获取单词
的
潜在特征表示,并使用变分自动编码器生成句子。我面临
的
主要障碍是“如何将如此大
的
文本
向量
输入到VAE (或者说即使
在
简单
的
自动编码器
中
)”。然而,对于小型数据集,使用这种类型
的
输入来
训练
自动编码器没有问题。另一种方法是使用预先
训练
的
Word2Vec
来使用word
嵌入
。这就是我一直
在
尝试做
的</em
浏览 0
提问于2018-02-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
访问
gensim
word2vec
中
的
输出
嵌入
(输出
向量
)?
、
、
、
我想使用
word2vec
的
输出
嵌入
,比如在
中
。这是我得到
的
。, -0.2979024648666382), ('time', -
浏览 1
提问于2017-03-02
得票数 7
回答已采纳
1
回答
使用y_pred y_true
的
不同属性最大化
自定义
丢失。
、
、
文档后,我了解到,为了创建
自定义
的
丢失
函数
,我必须编写如下内容: return some_calculus_with_yTrue_and_yPred我
的
问题是: 是否可以将更多
的
参数(
如
attribute_1和attribute_2
向量
)传递给customLoss?是否可能知道我们在哪一批中计算
损失
函数
?(例如:100个样本,批次大小为10,将有10批计算
损失<
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 1
2
回答
理解tensorflow
中
的
`tf.nn.nce_loss()`
、
我正在尝试理解Tensorflow
中
的
NCE
损失
函数
。NCE
损失
用于
word2vec
任务,例如:embeddings = tf.Variable( num_classes=vocabulary_size)) NCE
函数
中<
浏览 163
提问于2017-01-05
得票数 24
回答已采纳
1
回答
用于三重
损失
训练
的
自定义
精度
函数
、
、
、
、
我正在尝试用tensorflow和
keras
训练
一个三元组
损失
模型。我正在使用VGG16模型从我
的
日期集创建2622个
嵌入
。我使用tfa.losses.TripletSemiHardLoss作为我
的
损失
函数
。我想在
训练
过程
中
添加一些精度
函数
,因为我觉得只跟踪
损失
是不够
的
。我知道我可以
在
模型“编译”
函数
中使用带有"met
浏览 25
提问于2020-07-17
得票数 2
1
回答
Keras
构造句子列表
的
GRU模型
、
len(tok.word_index) + 1, 300, trainable=True) 我有M个样本,每个样本都是一个可变计数
的
句子列表作为inputs,None表示句子
的
变量计数。我使用这个
嵌入
层将每个单词
向量
到300维。之后,titles_embed
的
形状为(?, ?, 40, 300),其中第一个?是批次大小,批次
中
的
每个样本都是一个段落,由第二个?个句子组成。每个句子都有40个单词,最后3
浏览 22
提问于2020-05-20
得票数 0
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