我有一个神经网络，我在Python中使用Keras / tensorflow。我正在试着习惯使用Python。
在R中，有，它使用来自deepnet的堆叠自动编码器来预训练神经网络。我似乎在Python中找不到类似的函数或包。我需要写我自己的函数吗
浏览 19提问于2020-05-11得票数 1
所以我正在训练一个叠加的去噪AutoEncoder，每个AutoEncoder有3层。我的目标是通过使用叠加去噪的自动编码器对图像进行分类。用于创建图像段的方法：
训练自动编码器的步骤：
浏览 1提问于2013-12-10得票数 1
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我用Python从头开始编写了一个神经网络。我用异或问题试过了，它学到了正确的东西。因此，我尝试用3个输入(因此还有3个输出)编码一个自动编码器，以减少一维中的颜色(r，g，b)。我尝试过许多不同的激活函数和学习速率，但是自动编码器的误差(用均方误差计算)很高(我得到的最低值是0.1)，尽管我已经训练<
浏览 0提问于2019-02-13得票数 1
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我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
SOM的什么输出应该用作多层感知器的输入？
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
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我正在处理一个大型数据集(大约50K观测x11K特性)，我想降低维度。这最终将用于多类分类，因此我想提取有助于分离数据的特性。到目前为止，我已经尝试过PCA (线性支持向量机的总体精度约为70%)、LDA (训练精度很高约为96%，但测试精度约为61%)和自动编码器(分别为13000 - 1000 -136个单元的3层密集编码器我被要求尝试一个深度信念网络(一堆受限的Boltzmann机器)来解决这个问题。
到目前为
浏览 0提问于2020-08-18得票数 2
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我建立了一个用于图像分类的卷积神经网络，它成功地处理了每个类的大量数据，但我希望用特定的数据库来实现它，每个类的可用数据量有限(例如，可以是1、2、3)。同一模型的精度将非常低，而不是我使用的数据增强，批归一化，和退出。如何在低数据量的情况下提高系统的精度，是否有专门针对这种情况的模型，或对我的系统进行任何其他的</em
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
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基于递归神经网络的时间序列预测
、、、、
我使用一个来预测一天的租金数量，给出输入。我将使用2011年的数据进行培训，2012年的数据进行验证。我成功地建立了一个线性回归模型，但是现在我正在尝试用递归神经网络来预测时间序列。数据集有10个属性(如月、工作日、温度、湿度、风速)，所有属性都是数字，尽管属性是day (星期日: 0，星期一:1)。我想我需要一个矩阵来连接输入层到隐层，一个矩阵来连接隐层到输出层，另一个矩阵用来连接相邻时间步骤中<
浏览 5提问于2016-05-12得票数 0
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什么是自动编码器？
、、、
我的重点是深生成模型，特别是自动编码器和变分自动编码器(VAE)。
我试图理解这个概念，但我有一些问题。到目前为止，我已经了解到，一个自动编码器接受一个输入，例如一个图像，并希望将这个图像缩小为一个潜在空间，其中应该包含数据集的基本特征，通过编码操作，然后，通过解码操作，它重新构造由于编码部分而丢失了一些信息的图像在此基础上，利用一个</
浏览 0提问于2020-08-17得票数 7
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让我们举一个例子：
在所有的三句话中，我想分别摘取被监视的东西(坏的、死的、死的)。我应该用什么方法来实现这一点呢？
浏览 0提问于2021-01-13得票数 0
位向量对于每个记录具有不同的长度，对于数字向量也是如此。每个记录的数值数是所有记录的常量。
输出为2个数字。它们的值(均在0.0，1.0范围内)用于搜索算法中的评估/适应度函数近似。那么，我的问题是:如何为神经网络表示/规范化这些数据？特别是，是否有一种(棘手的)方法来简洁地表示位向量？它的长度可达几千。
浏览 1提问于2015-02-21得票数 0
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我想使用ANN自动交易货币，最好是美元/欧元或美元/英镑。我知道这很难，而且可能不是直截了当。我已经读过一些论文，做了一些实验，但运气不佳。我想征求专家的意见，使这项工作。根据这些数据，创建了一个数据集，其中每个条目按顺序由n个出价值组成。
用这些数据训练具有n-1输入的神经网络，输出是预测的第n个投标值。ANN有n-1输入神经元、(n-1)*2 +1隐藏神经元和1个输出神经元.输入层有线性TF，隐藏层有<
浏览 0提问于2014-07-02得票数 10
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我需要找到一些文献如何比较实时录制的声音(从麦克风)与预先录制的声音数据库。在比较之后，我需要输出它的匹配百分比。
我正在研究音频指纹识别，但我无法从任何关于这种实现的文献中得出任何结论。这里有什么专家可以很容易地指导我实现这一点吗？
浏览 5提问于2015-01-12得票数 8
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自动编码器特征提取平台
、、、
我正在处理一个大型数据集(大约55K的观测x11K特征)，并试图将维度降到大约150个特征。到目前为止，我尝试了PCA，LDA和自动编码器。我尝试的自动编码器是12000-8000-5000-100-500-250-150-，所有的层都是紧密的乙状结肠激活，除了最后一层，它有一个线性激活，以便从输入复制连续的数据。不管学习速度如何，在10-15个时代之后，自动编码器的</e
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
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undefined被用于编写数值算法(如机器学习问题)的简单性和编译速度，但我想知道是否也可以使用它对神经网络进行更快的编码。
浏览 0提问于2020-06-01得票数 2
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根据您的经验，实现人工神经网络原型的最有效方法是什么？关于 (免费，但我没有用过它)或Matlab (非免费)有很多炒作，另一个可能的选择是使用像C++/Java/C#这样的语言。这个问题主要针对那些试图测试一些神经网络架构或学习算法的人。
如果你选择使用与上述三种语言不同的编程语言，你能告诉我它们的名称和关于你的选择的一些解
浏览 6提问于2009-12-04得票数 23
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我正在尝试制作一个人工神经网络来分类一个PDF文件，通过利用在contagiodump上发现的26,000个PDF样本(包括干净的和恶意的)来将PDF文件分类为恶意或干净的。对于每个PDF文件，我使用PDFid.py解析该文件并返回42个数字的向量。然后，这26000个向量被传递到pybrain中；50%用于训练，50%用于测试。这是我的源代码：
在对尺寸和其他参数进行了大量调整
浏览 0提问于2013-10-03得票数 1
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开源神经网络库
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我正在寻找一个开源的神经网络库。到目前为止，我已经研究了FANN、WEKA和OpenNN。其他的是我应该看的吗？当然，标准是文档、示例和易用性。
浏览 4提问于2012-07-14得票数 64
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我有一个时间序列数据集的来袭脸数据。每个数据点是一个长256的面部特征向量，表示一个人的面部特征(它是由修改后的RESNET生成的)。紧密相连的特征被视为属于同一个人。我最近转向了HDBSCAN，也取得了很好的效果。
我的问题是: DBSCAN和HDBSCAN要求我一次将所有数据放在一起。我经常有>200000个特性，这可能是一个非常大<e
浏览 0提问于2020-06-12得票数 4
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