問題タブ [deeplearning4j]

株式市場の予測のために Deeplearning4j で RNN を書きたいのですが、3 次元の .xml を作成して埋めるのに苦労していINDArraysます。したがって、次の時系列がある場合:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

5 つの値を入力として使用し、6 番目の値を予測します。

入力：1 2 3 4 5ティーチング入力：6

入力：2 3 4 5 6ティーチング入力：7

...

私はこのように記入しINDArraysます：

これは正しいです？もしそうなら、 features、labels、featuresMask、およびlabelsMaskINDArraysの塗りつぶしはどのように見えますか?

ありがとうございました。

jupyter ノートブック (IBM DSExperience) で DL4J の例を実行しようとしているので、MLP 分類子の例を Java から Scala に移植し、依存関係を追加しましたが、現在バックエンドの選択に苦労しています。次のJAR %AddJar http://central.maven.org/maven2/org/nd4j/nd4j-x86/0.4-rc3.8/nd4j-x86-0.4-rc3.8.jarを追加するだけで十分だと思いましたorg.nd4j.linalg.factory.Nd4jBackend のクラスローダーがそれを取得できるようにしますが、残念ながら次のようになります。

名前: java.lang.NoClassDefFoundError メッセージ: org.nd4j.linalg.factory.Nd4jBackend$NoAvailableBackendException

完全なコードをGISTに入れました

IoT センサー データの異常検出用の自動エンコーダーを実装しています。私のデータセットはシミュレーションから得られたものですが、基本的には加速度計のデータで、軸ごとに 1 つの 3 つの次元です。

私はCSVファイルからそれを読んでいます.列2-4にはデータが含まれています-コードの品質について申し訳ありません.それは速くて汚いです:

これはネットです：

次のエラーが表示されます: Shapes do not match: x.shape=[1, 9000], y.shape=[1, 3]

.examples.feedforward.autoencoder.AnomalyDetector.main(AnomalyDetector.java:136)

しかし、私はどこにも次元を定義していません。私見では、入力と出力の次元は (3,3000) と (3,3000) である必要があります。私の間違いはどこですか？

事前にどうもありがとう...

編集: 最新のリリース 13.9.16 に更新します。(意味的に) 同じエラーが発生します。現在行っていることは次のとおりです。

そしてここにネット：

私のエラーは次のとおりです。

私はトレーニングデータを台無しにしていると確信しています-トレーニングデータの形状は3000行、3列です-ターゲットも同じです（オートエンコーダーを構築したいのでまったく同じデータです）-テストデータはここにあります: https://pmqsimulator-romeokienzler-2310.mybluemix.net/data

何か案は？

deeplearning4j を使用してニューラル ネットワークを作成しようとしています。Maven プロジェクトを作成しました。しかし、プロジェクトを実行すると、この Java エラーが発生します。

私のpom.xmlは次のようになります

誰でもこれを解決するのを手伝ってもらえますか? 多くのオプションを試しましたが、何も機能しませんでした。前もって感謝します。

canova/datavec を使用して CSV データ セットを読み込もうとしていますが、「慣用的な」方法が見つかりません。フレームワークの進化があると感じているため、少し苦労しています。これにより、何が関連しており、何が関連していないかを判断するのが難しくなっています。

ヘッダーの説明で始まる csv ファイルがあるため、出力は例外です

スキーマ/ヘッダーが原因で例外が発生したため、スキーマビルダーを調べ始めました。だから私はこのようなスキーマを追加することを考えていました;

私の見解では、noob-view、BasicDataVec-examples は、spark などにリンクしているため、完全には明確ではありません。 -examples/src/main/java/org/datavec/transform/analysis/IrisAnalysis.java )。ファイルの内容は最初に JavaRDD (潜在的にストリーム) に読み込まれ、その後処理されると想定しています。スキーマは、DataAnalysis 以外では使用されません。

それで、誰かが私がどのように解析するかを理解するのを手伝ってくれませんか（ストリームまたはイテレータとして、最初の行としてヘッダーの説明を持つCSVファイルですか？

彼らの本 (Deep learning:A practices Approach) から、データ変換 (スキーマが使用される) にはスパークが必要であることを理解しています。したがって、コードを次のように書き直しました。

スキーマは、iid-column のみを持つように指示すると考えましたが、出力は次のようになります。

[iid、id、性別、idg、.....]

深層学習の初心者として、私は現在深層学習 4 jというプロジェクトを使用して練習しています。

深層学習の「トレーニング」と「評価」の部分はかなり上手になってきましたが、完成したネットワークをアプリケーションにどのようにデプロイすればよいのでしょうか? dl4jの例では、ネットワーク (別名予測) を使用する良い例がないようです。

つまり、100% 具体的です。Java コンテキストで、携帯電話アプリ ( Android )などのアプリケーションで使用するためにdl4jで作成されたネットワーク/モデルを展開する最も無駄のない方法は何ですか?

(ツールセット全体ではなく) 予測に必要な依存関係だけを取得するmaven / gradle行はありますか?

ネットワークを使用するための最小限のソース コードの例は?

私は深層学習を学んでおり、deeplearning4J tuts を使用しています。しかし、サンプルコードを実行すると、いくつかの問題があります:

Web でいくつかのソリューションを試しましたが、うまくいきません。それで、あなたがそれを修正する方法を知っているなら、私を助けてください。

Graves-LSTM 層セルに 11 個の重みがある理由とその目的は何ですか?

以下の例では、重みリストを生成できます。

アウト：

重み:

{0_W=[0.00, 0.00, 0.00, 0.00], 0_RW=[0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00], 0_b=[0.00, 1.00, 0.00, 0.00]}

( 11 ウエイト + 4 バイアス )

対照的に、 GravesLSTMの代わりに DenseLayerを使用した出力を次に示します。

重み: {0_W=0.00, 0_b=0.00}

( 1 重み + 1 バイアス、これは明らかです。)

ディープラーニング 4j フレームワークを使用してニューラル ネットワークを構築しようとしていますが、次のエラーが発生します。

これが私のコードです

これが私のデータセットの最初の数行です: