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我试图修改<code>Tensorboard</code>类以拥有一个日志文件,因为我需要多次适应(我正在使用深度强化学习
我正在遵循<strong> Matterport Mask RCNN </strong>模型,但是对于设置用于训练的Steps_per_epoch和Validation_steps存有
我在下面的数据框中有100个独立的时间序列(单位-索引),并希望训练LSTM来预测目标(“ RUL”)。
我已经使用keras训练了图像分类模型,该模型提供了98%的训练acc,98%的验证acc,90%的测试acc,但是在
我正在尝试实现<a href="https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0191-wangAemb.pdf" rel="nofollow noreferrer">SDNE</a>,该算
我正在制作一个CNN模型,将MRI脑部扫描归类为阿尔茨海默氏症和健康人群。 当前似乎过拟合了,我
我正在从事一个处理传感器数据的项目。我从3个地方收集了传感器数据,并将数据存储为csv文件。大约
我正在使用GPU运行一些非常大的深度学习模型,当我选择8的批处理大小时,它可以适合内存,但是如果
我阅读了将<code>LSTM</code>与<code>CONV1</code>结合使用的示例。 (摘自:<a href="https://machinelearningmastery.com/how
我正在跟踪暹罗网络<a href="https://github.com/shubham0204/Face_Recognition_with_TF/blob/master/DataProcessor.py" rel="nofollow n
我有一个序列预测问题,在给定序列中的最后<code>m</code>个项目(6)的情况下,我需要预测下一个项目
<strong>这是我用于lstm网络的代码,我将其实例化并传递给Cuda设备,但仍然收到隐藏和输入不在同一设备
在卷积层中需要多少个神经元来处理尺寸为32 * 32的图像 32个过滤器,内核大小为3 *3。我知道输入神经元
我正在一个项目上进行人脸识别,并且正在使用以下代码: <pre><code># demonstrate face detection on 5 Celebrity
我正在尝试在以下存储库中重现Mask RCNN的训练:<a href="https://github.com/maxkferg/metal-defect-detection" rel="nofollow
我正在尝试这段代码。 <a href="https://github.com/Dannynis/xvector_pytorch/blob/master/xvector%20-%20gpu.ipynb" rel="nof
我的代码中出现以下错误。 <pre><code>import mtcnn # print version print(mtcnn.__version__) # demonstrate face detection o
我注意到Discriminator训练函数的一些版本。 <pre><code>batch_size = 100 # set_trainability D.trainable = True # create
MXNet深度学习框架提供了<code>List.filled</code>,使您可以混合命令式编程(用于调试)和符号编程(用于
我尝试导入最先进的EfficientNet模型(pytorch实现): <pre><code>from efficientnet_pytorch import EfficientNet import