問題タブ [mnist]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - Python Numpy エラー: ValueError: 配列要素をシーケンスで設定する
theano logistic_sgd.py 実装で提供される mnist.pkl.gz に似たデータセットを構築しようとしています。以下は私のコードスニペットです。
エラー メッセージ: トレースバック (最新の呼び出しが最後):
csvファイルには2つのフィールドが含まれています..画像名、Pythonインタープリターでこれを実行すると分類ラベル、それは私のために働いているようです..次のように..ここで配列要素をシーケンスで設定するというエラーが発生しません..
----------python インタプリタ出力----------
同じ一連の命令を (論理的に) 実行しているにもかかわらず、sample.py を実行すると、valueError: 配列要素をシーケンスで設定する..この動作を理解しようとしています..どんな助けも素晴らしいでしょう..
matlab - MNIST データセットの画像の種類は何ですか?
データセットに慣れていない人のために説明すると、これは多数のグレースケール画像で構成されています。また、画像が行列として表現される場合、各要素は範囲 0 ～ 1.0 の浮動小数点です。そのような画像はどのような形式ですか？
MNIST データセットでトレーニングされた分類器を使用して自分の画像を予測したいのですが、画像を前処理する方法がわかりませんでした。
よろしくお願いします！
opencv - OpenCV RTrees パラメーターの推奨値
OpenCV RTree の推奨パラメータについて何か考えはありますか? 私はドキュメントを読み、それを MNIST データセット、つまり 60000 個のトレーニング イメージと 10000 個のテスト イメージに適用しようとしています。MaxDepth、MinSampleCount、setMaxCategories、および setPriors を最適化しようとしていますか? 例えば
lua - Torch: 単純なタスクで luajit がメモリ不足に
replに MNIST データセットをロードしようとしてthいますが、次の方法で平均減算を行います。
最後の行により、次のエラーが発生します。
.../torch/install/bin/luajit: not enough memory
16GBのRAMを搭載したラップトップでこれを実行しています。また、MNIST は既に読み込まれているdataため、なぜdata:add(-mean)この問題が発生するのかわかりません。何か案は？
ありがとう
python - cPickle.UnpicklingError: 無効なロード キー、' '.?
手書きの数字認識にmnist_dataを使用しようとしています。このコードを試してデータをロードしました。
しかし、私はこのエラーが発生しています。
エラーが何を言おうとしているのか、このエラーを削除する方法を理解できませんでした..よろしくお願いします..
theano - トレーニング済みの Theano 人工ニューラル ネットワークを単一の例で使用するにはどうすればよいですか?
http://deeplearning.net/tutorial/MNIST番号を分類するためにANNをトレーニングする方法に関するチュートリアルに従っています。現在、「畳み込みニューラル ネットワーク」の章にいます。トレーニング済みのネットワークを単一の例 (MNIST 画像) で使用して、予測を取得したいと考えています。それを行う方法はありますか？
チュートリアルとグーグルで先を見ましたが、何も見つかりません。
あらゆる種類の助けを前もってありがとう！
neural-network - ニューラルネットワーク層スキームでP文字は何を意味しますか?
MNISTデータベースに関するウィキペディアの記事では、エラー率が最も低いのは「35 の畳み込みネットワークの委員会」のスキームであると言われています。
1-20-P-40-P-150-10
このスキームはどういう意味ですか？
数字はおそらくニューロンの数です。しかし、それではどういう1意味ですか？
P文字の意味は？
matlab - MNIST データ セットでトレーニングしたニューラル ネットワークが 7 と 9 を正しく予測しないのはなぜですか?
Matlab ( github コード リポジトリ) を使用しています。ネットワークの詳細は次のとおりです。
隠しユニット: 100 (可変)
エポック : 500
- バッチサイズ: 100
重みは、バック プロパゲーション アルゴリズムを使用して更新されています。
Photoshop で描いた 0,1,2,3,4,5,6,8 を認識することができました。
ただし、7,9 は認識されませんが、テスト セットで実行すると、749/10000 だけが間違っており、9251/10000 を正しく分類しています。
何が間違っているのでしょうか？それは学習中であり、テストセットの結果に基づいて正しく学習しているためです。
c++ - プログラム (RBM) の入力として mnist データを取得する
RBM をテストするときに、バイナリ データから MNIST としての単純なイメージに移行する必要があります。しかし、どうすればそれらをプログラムへの入力として渡すことができるのだろうか。matlab側から。X を mnist データに置き換えます。
上記は実際にそれらを渡す方法です（バイナリでもあります）。これを実行する方法は次のとおりです。
どうすれば X マトリックスを mnist データセットに置き換えることができるのでしょうか?
machine-learning - Autoencoder をスタックする方法 / Theano クラスで Deep Autoencoder を作成する方法
Stacked/Deep Autoencoders の背後にある概念を理解しているため、単層ノイズ除去 Autoencoder の次のコードを使用して実装したいと考えています。Theano は Stacked Autoencoder のチュートリアルも提供していますが、これは教師ありの方法でトレーニングされています。
次のコードでこれを機能させる方法はありますか?