タグの使い方はまだ書かれていません。DQNで迷路探索のプログラムを実行しましたが、エラーが出てしまった。Labで下記のコードを実装したのですが、コードの下に添付してあるエラーが出てしまい、正常に実行することが出来ません。Python3を使用していて、chainerのバージョンは4.0.0、chainerrlのバージョンは0.3.0を使用しています。指定した色の構造物を、U-Netで抽出したい色、形状などを基に、セマンティックセグメンテーションを行いたいです。現在はU-Netを使うつもりです。色の区別をマルチクラスセグメンテーションを使ってしたくないので、その方法を教えていただきたいです。手書き数字のMNISTデータから1と2のデータだけを学習させたい。手書き数字の画像データセットはデフォルトでは1から10まであります。その中から1と2だけを取り出し、1と2の分類だけを行えるようにしたいです。次のような手順で進めました。閲覧数OSC送信を行いたいです。python-oscを用いて、Muse2という脳波計で計測した脳波を、スマホからOSC通信を用いて、PCヘ送りcsvで記録したいです。今詰まっているのは、OSCメッセージを送るところです。以下のコードを見てください。最後にMarkerを送信して、recoringを制御しています。csvファイルへの書き込みが進みません。これはmarkerが送られていないためだと思っています。変更後のモデルから、想定していたような形状の出力が得られません。RCNNのDeepLearningを実施しています。学習モデルからテストファイルの解析を行う際に、読み込ませるテスト画像の組み合わせで、個々の画像の判断結果が変わってしまいます。optimizerのstep実行に例外が発生していません。NaNの存在が訓練過程を不安定させたり、訓練速度や精度をダウンさせたりする事は容易に想像できますので、どう対処すれば良いのでしょうか。Network(NN)AとBを同じ訓練データ(batch)で同時に訓練していく場合,いつも前半ではBの推論精度がAより非常に良いのですが、途中からBの進化の速度がダウンしてだんだん推論精度がAに抜かれてしまう現象です。下記のような3つのoptimizerを同じ訓練ループの中で試しています。Learningについて学習中の者です。使い方を教えてほしいです。tune上でGPUを用いてハイパーパラメータ最適化を試みましたが、以下のようなエラーに頭を抱えています。勉強していると、データを「訓練データ」「検証データ」「テストデータ」に分けることが大事だというのを見かけます。(16)のエラーを直したい環境はcolabを使っています。pytorch自然言語処理プログラミングという本で勉強しているのですがエラーが出て解決できません。outputとyのバッチサイズが違うということだと思うのですがどちらも97で揃っていると思います。して1183回目までは問題なかったのに1184回目でエラーが起きるのでしょうか。丸一日考えましたが訳がわかりません。ご回答よろしくお願いいたします。Learningを用いた画像分類の評価方法について質問です。10000枚のデータセットがあり、この内1000枚を学習に使用したモデル(モデル1)と5000枚を使用したモデル(モデル2)があり、テストデータに対するモデル1のAccuracyが80%、モデル2のAccuracyが90%だったとします。使用する画像はランダムに選択するものとします。閲覧数scipy.optimize.curve_fitのような、任意のグラフで回帰できるアルゴリズムをjavascriptで作成したい(それに準するライブラリをお教えしてほしい。シグモイド関数にのみ特化した回帰のためのアルゴリズムを教えてほしい。)scipy.optimize.curve_fitのような、任意のグラフで回帰できるアルゴリズムをjavascriptで作成したいです。自分が見つけたライブラリが以下のURLになります。これは、単純な線形回帰や対数回帰など、特定のグラフの回帰しかできません。【CreateML】Xcodeのバージョンを13.4から13.41に更新しました。CreateMLのモデルを実行しようとすると、バージョン12.20で作成したモデルは動作するのですが、バージョン12.40で作成したモデルでは動作しません。どちらもビルドエラーは発生していません。(16).のエラーDeepLearningのコード(WideResNet)を実装しようと思い、自作のデータセットによる学習を試みているのですが、損失の計算時にエラーが出ます。実装をメインとしており、自作データで学習をすることが目標で、アルゴリズムそのものの理解ができておらず、至らぬ点がありますが、ご教示ください。データにおいてモデルに入力するデータをどのように選べばいいかという論文はありますか例えば、100個の多変量時系列データがあって、一つの時系列データを予測したいとします。このような場合に、100個のデータから本当に予測に必要なデータを選ぶ方法はどのようなものがあるでしょうか。この100個のデータがそれぞれ数値でなく、画像やテキストである場合、どのような手法が考えられるでしょうか。以上のことに関係する論文があったら教えていただきたいです。ディープラーニングで解く際にうまく学習されない入力されたxとyの値から0か1かを分類できるようにニューラルネットワークを学習させようとしているのですが、何度回してもうまく学習できません。すればよいのか教えていただけると幸いです。閲覧数commonモジュールをimportしたい「ゼロから作るディープラーニング」という本を読んで勉強しています。読み進めていくとcommonというモジュールをインポートすることになるのですが、ここで以下のエラーが発生します。閲覧数CNNにおいて奇数サイズのカーネルが推奨されるのはなぜですかなぜCNNにおいて奇数サイズのカーネルが推奨されているかわかりません。CNNにおいて、多くのページに「畳み込みのカーネルは3×3や7×7のような奇数サイズが好ましい」と書かれており、理由について「中心に画素が存在するため」などと書かれていますが、それ以上の説明がなく、納得できないままでいます。閲覧数torchinfo.summaryでのエラーおよび、引数のエラーpytorchにおいてtorchsummaryでモデルの構造をファインチューニングするため、可視化するため、以下を実行しました。forward関数は2入力となっているので、引数を2つ入力しています。モデルのforward関数における引数の次元数はそれぞれ3次元と1次元です。交差検証でしょうか?Pythonを独学で勉強しているものです。深層学習のモデルを使ったアプリケーションの作成方法デスクトップアプリケーションとして配布を考えています。その際、画像や音声を入力にディープラーニングのモデルを利用する予定です。言語ですべての処理をローカルのGPU(AMD,Nvidia)上で実行するソフトウェアの開発を行う予定です。閲覧数tiny-dnnで学習,生成したjson形式のネットワークファイルをUnityで使いたいtiny-dnn(C++)で学習、生成したjson形式のネットワークファイルがあるのですが、これをUnity(C#)で使いたいです。無償の範囲でできると嬉しいです。必要ならばなにがしかの変換をかけてUnityで使えるようにするなども選択肢としてありです。閲覧数kerasで2入力1出力のCNN設計をしたい2枚の画像を入力して1つの出力を得る(分類される)CNNの設計を行っています。具体的には,VGG16の特徴抽出層(重みは初期化しないでImagenetで学習済みのものを使用)を用いて2枚の画像から特徴を抽出し,それを全結合層で推論するネットワークです。python3.6.4,keras2.3.1を使用しています。ソースコードは以下の通りです。閲覧数ニューラルネットワークにおける「パラメータ」とは何を指している?プログラミングというより仕組みの質問です。機械学習における十の法則、つまり「ネットワークにおけるパラメータの数の10倍の学習データを用意しろ」という文における「パラメータ」がよくわかりません。閲覧数TensorFlow学習モデルをブラウザ用に変換する際にエラーになるブラウザ上で動作する、多言語向けのニューラル機械翻訳を実装したいと思っています。事情により通信を介しての翻訳ができません。そこで、下記手段により実現できないかどうかを考えております。Decoderから同じ単語しか出力されません。これを実行すると訓練などもろもろを実行します。閲覧数RNNで文章生成モデルを作る際にたびたび発生する問題についてRNNで文章生成を行うと毎回出力文章の末尾の文字が連続してしまいます。どのようなモデルを用いた場合でも発生します。おもったような結果になりません。以下が、訓練のコード、モデル定義のコード、データローダと出力結果のファイルです。閲覧数Dockerを使った機械学習のトレーニング精度を良くしたいDockerを使って3種類の花の判別プログラム(.py)を作成しています。プログラムを実行して8回のトレーニングを行いましたが、なぜかトレーニングうまくできませんでした。これが学習の結果です。lossもaccも一定の数値のままででした。試しに、Dockerを使わずにそのままPythonプログラムを実行してみました。トレーニングがうまく機能しました。画像判別AIモデルのloss率とacc率を良くしたいうさぎとカメの判別AIの開発をしています。学習がうまくいかず、lossやacc(判別成功率)の値が良くなりません。通常、lossとaccは反比例で片方の数値が増加すればもう片方が減少するはずなのに、lossが膨大に増加してaccは0.5あたりで変化しません。以下に、スペックとソースコードと結果画面を載せます。「『行列をnumpy形式で保存したファイル(のペア)』を読み出し、行をランダムに入れ替えて、numpy形式で保存する。これを複数ファイル分行う」という処理をしています。『行列をnumpy形式で保存したファイル(のペア)』の行列サイズは2000万×33と2000万×1で、ファイル数は10です。Kerasに実装されているVGG16を転移学習して画像の2クラス分類をしようと考えております。参考サイトのコードを一部修正して実行すると、下記エラーが発生して学習できません。error!...」と表示され、画像が出力されません。以下コード部分でErrorが発生し実行できません。閲覧数ビッグバンドの音源データセットが欲しいです機械学習を行っている者です。データセットにビッグバンドのパラ音源が欲しいのですが、普通のwav音源のようなデータセットが見つかりません...。閲覧数PyTorchで行列計算PyTorchを使って、深層学習をしています。forward計算内でnumpyのnp.tileやnp.reshapeなどを使っているのですが、Tensor型をnumpyのndarray型に変換してしまうと、requires_gradの情報が失われ、学習ができません。Tensor型のままtileのような処理を実行する方法はありますでしょうか。訓練データとテストデータの評価の差ある数値を予測するコンペの問題をPythonでやってます。与えられた訓練データから使えそうな特徴量だけを取り出し、同様にテストデータから訓練データと同じ特徴量を取り出しました。現在、CNNとRNNを組み合わせて動画を分類するモデルを使っています。モデルがアンダーフィッティングを起こしているので、モデルの複雑さを上げたいと考えています。現状CNNは4層程度なのですが、さらに層の数を増やそうとすると学習が初期段階で停滞し、一切訓練誤差が下がらないという状況です。閲覧数ディープラーニングで出力される予想が常に一定の値ディープラーニングはかなり駆け出しです。機械学習については基礎の基礎を勉強した程度の無知です。ディープラーニングで時系列の予想を行いたいのですが何をしても出力結果がほぼ一定の値になってしまします。学習後のモデルに何を渡してもほぼ一定の値を返すようになってしまいます。タグの新着質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。従って情報を開示できることに同意したことになります。選択した項目のみ受け入れる。