問題タブ [deeplearning4j]

deeplearning4j LenetMnistExample の例を実行しようとしています。これらの行で「Frame is not available」のエラーが発生します

誰でもこれを解決する方法を手伝ってもらえますか?

サンプルプログラムを実行するとWord2VecRawTextExample.java

URL: [ https://raw.githubusercontent.com/deeplearning4j/dl4j-0.4-examples/master/src/main/java/org/deeplearning4j/examples/nlp/word2vec/Word2VecRawTextExample.java ]

サンプル文の特定のファイルの word2Vec ベクトルを生成するには、プロセスを実行するたびに異なる単語ベクトルの重み付けを取得します。

プロセスがシードされていることを考えると、結果は毎回同じになるはずだと思いましたか?

私は Word2Vec(Deeplearning4j) について学んでいますが、中国語をサポートするものは何も見つかりませんでした。さまざまな情報源から、プラグインを使用することで中国語でも機能することがわかりました。

中国語用のプラグインと、word2vec での実装方法を教えてください。

そして、Deeplearning4j Word2Vec が英語と中国語 (両方) のサポートに適しているかどうか。そうでない場合は、リンクを使用してより良い選択肢を提案してください。

言語 : Java

このブログ投稿で説明されているコードを deeplearning4j で実装しようとしています。

http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/

同じチャネルに複数のカーネルを実装し、結果のテンソルを連結する際に問題があります。deeplearning4j には concat 関数さえありますか? また、同じチャネルに異なるカーネルを使用することは可能ですか?

事前にタンクしてください。

Deeplearning4j でトレーニングされたニューラル ネットワークを利用するリスク ゲーム Lux Delux の AI を作成しようとしています。

当然、コンパイルすると、たくさんのパッケージが存在しないというエラーが表示されます。このような依存関係を ant ビルドに追加するにはどうすればよいでしょうか? Ivy を使用する必要がありますか? ビルドファイルは次のとおりです。

画像分類タスクに数字を使用しています。

テストデータベースをスコアリングし、csv ファイルで予測確率を取得したかったのです。そのために数字ファイルのどこを変更すればよいか誰か教えてもらえますか?

私は deeplearning4j ライブラリは初めてですが、一般的なニューラル ネットワークについてはある程度の経験があります。
音楽のビートをリアルタイムで検出することになっているリカレント ニューラル ネットワーク (特に LSTM) をトレーニングしようとしています。これまでに見つけた、deeplearning4j で再帰型ニューラル ネットワークを使用するすべての例では、ファイルからトレーニング データを読み取るリーダーを使用しています。マイクを介してリアルタイムで音楽を録音したいので、事前に生成されたファイルを読み取ることができないため、ニューラル ネットワークに供給されるデータはアプリケーションによってリアルタイムで生成されます。

これは、ネットワークを生成するために使用しているコードです。

この場合、約 700 の入力 (ほとんどが録音されたオーディオの FFT データ)、1 つの出力 (0 [ビートなし] と 1 [ビート] の間の数値を出力することになっています) を使用し、hiddenLayers 配列は次のように構成されます。 ints {50, 25, 10} の

ネットワークの出力を取得するために、次のコードを使用しています。

ここで、netInputData は、1 次元の倍精度配列としてネットワークに入力するデータです。プロットすると次のような
未学習のネットワークの出力が得られるため、このコードが正常に機能していることは比較的確信しています。 ただし、ネットワークをトレーニングしようとすると (短時間だけトレーニングしても、ネットワークの重みが少し変更されるため、出力はトレーニングされていないネットワークと非常に似ているはずです)、次のようになります。定数のように見える出力。

これは、ネットワークのトレーニングに使用しているコードです。

繰り返しますが、入力用と目的の出力用のデータを double 配列として取得しています。今回は、2 つの配列は 2 次元です。最初のインデックスは時間 (インデックス 0 は録音されたオーディオの最初のオーディオ データ) を表し、2 番目のインデックスはこのタイム ステップの入力 (またはそれぞれ目的の出力) を表します。
ネットワークのトレーニング後に表示された出力を考えると、データから INDArray を作成するために使用したコードに何か問題があるに違いないと考える傾向があります。これらの配列を初期化するための重要な手順を見逃しているのでしょうか、それともデータをこれらの配列に入れるために必要な順序を間違えたのでしょうか?

事前に助けてくれてありがとう。