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MXNet (R パッケージ) 経由で LSTM の例を見つけることができる場所を知っている人はいますか? 基本的なタスクは、x[1 ... t] シーケンスによる x[t + 1] 値の予測です。

CNNを使用してテキスト分類を行おうとしています。ここに私のラベルの一部を示します: dog, cat, bird, ... これらのクラスはどういうわけか粒度が細かすぎて精度が高くないため、さらにトレーニング データの量が比較的少ないため、これらのクラスを , にグループ化footballします。basketballanimalsports

次に、以下のように単純なマルチタスク学習構造を設計しますが、きめの細かいラベルの最終的なパフォーマンスは向上しません。

また、後で内部SoftmaxActivationレイヤーを追加して、より多くの情報を組み込んでみましたが、うまくいきませfcんでした:

では、そのようなネットワークを設計するアイデアや経験はありますか? どんなアイデアでも大歓迎です、ありがとう〜

RNN シンボルが mxnet v0.7 python lib に追加されていることがわかりました。今、私はそれを使用して、python で example/rnn に lstm を実装しようとしています。しかし、入力と出力のドキュメントや情報がないため、わかりません。誰でもアドバイスをもらえますか？ありがとう

このペーパーで文字レベルの CNN を再作成しようとしていますが、k-max プーリング レイヤーを作成する必要がある最終ステップで少し行き詰まりました。MXNet を使用していて、これがないからです。

重要な違いは、複数の一時的な k-max プーリング レイヤーの導入です。これにより、特定の位置に関係なく、文内の k 個の最も重要な特徴を検出し、それらの相対的な順序を維持できます。

ただし、MXNet には、私がそうしようとしてきた新しい操作を追加する機能があります (ただし、フィルターとバッチサイズを指定すると、データの形状に少し混乱します)。

入ってくるデータの形:

出てくるデータの形状 (k-max プーリング、k = 7):

これまでの私の考え...：

ただし、いくつかの点についてはわかりません。

1. これが機能するかどうかをテストする方法 (完全なコードを取得したら)
2. 寸法はどうあるべきですか？最後の次元 (軸 = 0) で並べ替えています
3. backward() 関数、つまり勾配伝播に対して何をすべきか
4. これが GPU で動作するかどうか - C/cuda で書き直す必要があると思いますか?

私はkerasのために他の誰かによってこの例を見つけました(しかし、リンクする担当者がいません):

私は画像分類が初めてです。Pythonでmxnetを使用してkaggleの問題を解決しようとしています。その問題の解決策の 1 つであるスクリプト コードを実行しようとしていました。コードは次のようでした：

エラーが表示されています：

MXNetError: [15:23:58] src/io/local_filesys.cc:149: チェックに失敗しました: allow_null LocalFileSystem: "/Inception/Inception-7-symbol.json" を開けません

「プレフィックス」のパスを次のように変更しました。

.jsonしかし、それでもファイルを開いてエラーを表示しない理由がわかりません。Ubuntu 16.04 を使用しています。

cv2 経由で読み込まれた numpy 配列内の画像を、畳み込み層用の深層学習ライブラリ mxnet の正しい形式に変換する必要があります。

私の現在の画像は、(256、256、3)、または (高さ、幅、チャンネル) のような形になっています。

私が言われたことから、これは実際には (3, 256, 256) または (チャンネル、高さ、幅) である必要があります。

残念ながら、numpy/python opencv に関する私の知識は、配列を正しく操作する方法を知るのに十分ではありません。

cv2.split で配列をチャネルに分割できることがわかりましたが、それらを正しい形式で再度組み合わせる方法がわかりません (cv2.split の使用が最適かどうか、または存在するかどうかはわかりません)。 numpyでより良い方法です）。

助けてくれてありがとう。

mxnet プログラムが実行されている cpu または gpu を正確に確認したいので、 executor.pyprint self._ctxのソース コードにa を追加します。次に、エグゼキューターを gup(10) でバインドしますが、コンピューターに GPU が 1 つしかないため、エラーは発生しませんでした。誰かがこれを説明できますか？

R で MXNET を使用して LSTM モデルを当てはめたいと思います。これは、いくつかの連続予測変数が与えられた場合の連続応答 (つまり、回帰) を予測するためです。ただし、 mx.lstm() 関数は、回帰問題 (埋め込みに関連するものなど) には適用できないと思われる引数を必要とするため、NLP 向けに調整されているようです。

MXNET はこの種のモデリングに対応していますか? また、そうでない場合、適切なツールの例は何ですか? (できれば R で) 私が説明した問題に関連するチュートリアルはありますか?

Mxnet のソース コードを読んだとき、次の記述に戸惑いました。

"Class[_ >: Float with Int with Double], Int]" とはどういう意味ですか? クラス宣言中にscalaキーワード「with」を使用できることを理解しています。たとえば、

クラス「人」がオブジェクト「ガラス」の特性を持っていることを意味します。

上記のコードで「with」の使用法を解釈するにはどうすればよいですか?