파이썬 신경망 예제

딥 러닝을 사용하는 초보자 수준의 이미지 세분화 접근 방식을 추천할 수 있습니까? 예를 들어 이미지에서 특정 기능을 자동으로 “찾기”위해 일부 신경망을 학습하려고 합니다. 신경망의 모델은 실제로 매우 간단한 개념입니다. 아이디어는 뉴런을 모방하는 것이고, 기본 뉴런을 사용하면 수상돌기, 핵, 축색 및 말단 축색이 있습니다. 몇 주 전에 DL 교육을 시작했습니다. 내가 NN에 대한 매개 변수를 훈련하기 위해, 물론 배운 내용에 따르면, 우리는 앞으로 및 뒤로 전파를 실행해야합니다; 그러나 Keras 예제를 보면 이러한 전파 프로세스를 찾을 수 없습니다. Keras가 앞으로 및 뒤로 전파를 사용하는 대신 매개 변수를 찾는 자체 메커니즘을 가지고 있음을 의미합니까? 경고처럼 보이고 여전히 예제를 실행할 수 있습니다. 이전 계산에서 누락된 것으로 나타났습니다. 우리는 파이썬의 스크래치에서 우리의 소개 장에서 우리가 이 합계의 각각에 활성화 또는 단계 함수 $Phi$를 적용해야 한다는 것을 보여주었습니다. 나는 당신이 그것을 혼합 했을 수 있습니다 생각, 의심. 열은 예가 되지 않습니다. 안녕하세요 제이슨, 그것은 좋은 예이지만 누군가가 IPython / Jupyter 노트북에서 실행하는 경우 그들은 적합 단계를 실행할 때 I / O 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 이것은 IPython에서 알려진 버그 때문입니다. 모델의 성능 차이는 모델의 성능에 대한 적절한 근사치를 얻으려면 여러 번 맞추고 정확도 점수의 평균을 계산해야 할 수 있음을 의미합니다.

신경망 을 평가하는 이 방법에 대한 자세한 내용은 게시물을 참조하십시오: 모든 숫자 CrisH를 사용할 수 있습니다. 고정 된 임의 시드는 예제를 재현 할 수 있습니다. 네트워크 다이어그램의 각 화살표에는 연관된 가중치 값이 있습니다. 이제 입력과 출력 레이어 사이의 화살표만 살펴보겠습니다. 친애하는 제이슨 첫째, 당신의 위대한 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 모든 패킷의 처음 500바이트를 사용하여 컴퓨터 네트워크 패킷을 분류하여 프로토콜을 식별하려고 합니다. 나는 1D 컨볼루션을 사용하려고합니다. 간단한 작업을 위해 이진 분류를 수행 한 다음 10 개의 프로토콜에 대한 다중 레이블 분류를 다루고 싶습니다. 다음은 내 코드이지만 .63과 같은 정확도입니다.

성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까? RNN을 사용해야 합니까? ####### 모델=순차적() 모델.add(Convolution1D(64,10, border_mode=`유효`, activation=`relu`, 하위 샘플_length=1, 입력_shape=(500, 1))) #model.add(Convolution2D(32,5,5,border_mode=`유효`, input_shape=(1,28,28))))))))) MaxPooling1D(2)) model.add(Flatten(2)) model.add(Dense(200, 활성화=relu`relu`)) 모델.add(밀도(1,활성화=`sigmoid`)) 모델.컴파일(손실=`바이너리_크로스엔트로피`, 최적화 프로그램=`아담`, 미터법=[정확도])) 모델 적합(기차 세트], y], batch_size=250, nb_epoch=30, show_accuracy=True) #x2 = get_activations(모델, 0,xprim) #score = model.evaluate(t, y_test, show_accuracy = True, 자세한 내용 = 0) #print(score[0]) 동일한 결과를 제공하기 위해 일부 파이썬 코드를 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다(당신은 정독할 수 있습니다). 읽기를 계속하기 전에이 문서의 끝에이 프로젝트에 대한 코드). keras_first_network.py라는 새 파일을 만들고 코드를 입력하거나 복사하여 파일에 붙여넣습니다. 다층 지각론 (MLP) 신경망. 1980 년대의 스 테 테 인 타입. 여전히 혼란스럽다면 동일한 예제를 사용하여 신경망의 구조를 설명하는 이 유익한 비디오를 확인하는 것이 좋습니다. 그것은 훨씬 더 자세히 신경 망을 커버, 컨볼루션 신경망을 포함 하 여, 재발 신경 망, 그리고 훨씬 더. Python 스크립트에서 코드를 작성한 다음 스크립트를 직접 실행할 수 있습니다.

신경망의 경우 입력이 정상적으로 수행되지 않습니다: 예 = 열, 기능=행? 케라스의 경우 다른가요? 아니면 두 셰이프를 모두 사용할 수 있습니까? 그렇다면, 그물의 건설의 차이점은 무엇입니까? 나는 케라스에서 신경망의 하이퍼 매개 변수를 조정하는 많은 예를 제공하지만 MlP로 제한하는 튜토리얼이 곧 (다음 주)에 나와 있습니다.

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