Questions tagged «neural-network»

网络结构受到生物神经元(脑细胞)简化模型的启发。神经网络通过有监督和无监督的技术进行训练以“学习”,并可用于解决优化问题,逼近问题,分类模式及其组合。

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对象是可枚举但不可索引的吗?
问题摘要和问题 我正在尝试查看对象内的一些数据,这些数据可以枚举但不能建立索引。我仍然对python不熟悉,但是我不知道这是怎么可能的。 如果可以枚举,为什么不能通过枚举相同的方式访问索引?如果没有,是否可以单独访问这些项目? 实际例子 import tensorflow_datasets as tfds train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, 4]) (train_data, validation_data), test_data = tfds.load( name="imdb_reviews", split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST), as_supervised=True) 选取数据集的选择子集 foo = train_data.take(5) 我可以foo用枚举进行迭代: [In] for i, x in enumerate(foo): print(i) 产生预期的输出: 0 1 2 3 4 但是,当我尝试对其进行索引时,出现foo[0]此错误: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-2acbea6d9862> in <module> …

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不支持TensorFlow 2.0的Keras。我们建议使用`tf.keras`,或降级为TensorFlow 1.14
我有一个关于tf.keras任何建议的错误(不支持TensorFlow 2.0的Keras。我们建议使用或将其降级为TensorFlow 1.14。)。 谢谢 import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0) from keras.layers import Dense classifier=tf.keras.Sequential() classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 'uniform', activation = 'relu', input_dim = 11)) RuntimeError: It …

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使用Gekko的大脑模块,我如何确定用于解决深度学习问题的层数和类型?
我正在学习将Gekko的大脑模块用于深度学习应用程序。 我一直在建立一个神经网络来学习numpy.cos()函数,然后产生相似的结果。 当我的训练范围是: x = np.linspace(0,2*np.pi,100) 但是,当我尝试将范围扩展到以下内容时,模型崩溃了: x = np.linspace(0,3*np.pi,100) 我需要在神经网络中进行哪些更改以增加模型的灵活性,使其适用于其他范围? 这是我的代码: from gekko import brain import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Set up neural network b = brain.Brain() b.input_layer(1) b.layer(linear=2) b.layer(tanh=2) b.layer(linear=2) b.output_layer(1) #Train neural network x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.cos(x) b.learn(x,y) #Calculate using trained nueral …
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