• 如何在keras中的model.fit（）方法中添加更多问题样本？

    我模拟了带有随机x值和y初始值的函数的输出。所以我得到了函数的x和y值。我的目标是预测应用此功能的参数alpha。 （例如：y（k + 1）= alpha * y（k）+ g（x（k）））。 现在，我在仿真阶段使用了不同的x和alpha值，它们产生了不同的y值。我想训练我的神经网络以尽可能好地预测新x和y的alpha。 我的问题是：我不知道model.fit（）是否可以处理x和y的矩阵，其中行是一个特定alpha的一个样本，而列是在不同时间的x和y。我想使用“样本”（位于不同的行中）来训练我的网络。该文档对...
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  • 使用之前有效的代码计算测试准确性时出现错误

    我尝试训练我的神经网络，然后评估它的测试准确性。我正在使用本文底部的代码进行培训。事实是，对于其他神经网络，我可以用自己的代码评估测试准确性而没有问题。但是，对于这个神经网络（我根据神经网络论文的描述正确构建了该网络），我无法正确评估测试的准确性，并且无法给出下面的回溯信息。所以也许我的前传球出了什么问题？ 这是培训和测试代码： //imports including import deepnet.py cudnn.benchmark = True (X_train, y_train), (X_test,...
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  • 为什么我的神经网络错误总是跳回去？

    我一直在尝试让神经网络使用两个隐藏层来学习如何玩2048。我通过尝试让神经网络学会预测单个板完成4步动作可获得的最大分数来做到这一点。它使用游戏的默认计分系统，但AI沿其当前移动的每一点，前一移动获得75％的点，之前的移动获得0.75 ^ 2的点，依此类推。但是，在训练时会遇到一个非常奇怪的问题。它会在很长一段时间内减小其误差，然后再跳回到原来的位置，甚至更高。为什么错误总是从很小的值跳回到很大的值，我该如何解决？ 神经网络代码： import math import game2048 import ran...
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  • 使用纯Numpy（Softmax + CrossEntropy）实施神经网络

    我正在尝试使用纯NumPy实现多层感知器（MLP）的简单实现。我以前的在输出（单输出）上使用RMSE和sigmoid激活的实现与适当的数据完美配合。但是，当我考虑具有交叉熵损失功能和softmax激活的多输出系统（由于采用一键编码）时，总是会失败。 我相信我的梯度计算实现有问题，但无法弄清楚。所以我在这里寻求帮助。 对于当前的实现，我使用IRIS数据集来测试模型。 IRIS的数据获得如下： import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris f...
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  • 遗传算法Python Snake没有改善

    因此，我使用Pygame和Python创建了Snake游戏。然后我想用遗传算法和一个简单的NN创建一个AI来玩。看起来很有趣，但是事情没有解决。 这是我的遗传算法： def calculate_fitness(population): """Calculate the fitness value for the entire population of the generation.""" # First we create all_fit, an empty array, at the s...
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  • 如何访问Conv2D Keras层中的卷积？

    我正在为keras创建一个自定义卷积层，但是我要做的部分工作是从该层中修改过滤器。如何从卷积层中访问卷积及其相应的权重值？现在，我只是为Keras修改原始_Conv图层的副本，因此代码如下所示： class _Conv(Layer): """Abstract nD convolution layer (private, used as implementation base). This layer creates a convolution kernel that is convolved...
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  • 我们如何将Python脚本转换为Matlab代码？

    我想将用Python编写的代码转换为Matlab代码。我可以知道是否可以这样做。我很纳闷，如何在Matlab中使用python库。分享程序进行转换 这是我使用的数据： https://drive.google.com/open?id=1GLm87-5E_6YhUIPZ_CtQLV9F9wcGaTj2 这是我在Python中的代码： # imports libraries import numpy as np import pandas as pd import os import tensorflow as...
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