Всем привет, ребята . Кто нибудь из вас шарит в

Question

Data Science Chat

T

Всем привет, ребята . Кто нибудь из вас шарит в

keras?

#database #programming #russian #software

0

29.05.2023

6 ответов

23 просмотра

T Автор вопроса

Артём Сучков
Тимур, здравствуйте. Задавайте свой вопрос

Мне нужно создать temporal convolutional network в керасе. Но я не знаю как. В интернете вообще примеров создания нейронки этого типа нет. Можете пожалуйста подсказать как ? Например я хочу сделать нейронку, которая получает input матрицу [3х8]. Имеет kernel =2 , dilatsions [1,2,4], и выдает одно число как output

0

29.05.2023

Max Azatian

T
Мне нужно создать temporal convolutional network в...

property of gpt3.5 Конечно! Я могу помочь вам создать Temporal Convolutional Network (TCN) в Keras с вашими указанными параметрами. TCN является моделью глубокого обучения, которая применяет свертки к последовательности данных с различными dilation rates для захвата временных зависимостей. В Keras можно использовать слой Conv1D для реализации сверточных операций в одномерных данных, что соответствует временным данным. Вот пример кода, который создает TCN с указанными вами параметрами: from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Flatten, Dense def create_tcn(input_shape, kernel_size, dilation_rates): model = Sequential() for dilation_rate in dilation_rates: model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=kernel_size, dilation_rate=dilation_rate, activation='relu', padding='causal', input_shape=input_shape)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1, activation='linear')) return model # Параметры модели input_shape = (3, 8) # Размер входных данных [3х8] kernel_size = 2 dilation_rates = [1, 2, 4] # Создание модели model = create_tcn(input_shape, kernel_size, dilation_rates) # Вывод структуры модели model.summary() В этом примере мы создаем последовательную модель Sequential и добавляем несколько слоев Conv1D с различными dilation rates. Затем мы добавляем слои Flatten и Dense, чтобы преобразовать выходные данные в одно число. Обратите внимание, что параметр padding установлен на 'causal', чтобы сохранить причинно-следственную связь между входными и выходными данными. После создания модели вы можете ее скомпилировать и обучить, как обычно, используя ваш набор данных и выбранную функцию потерь. Надеюсь, это поможет вам создать Temporal Convolutional Network в Keras с вашими требуемыми параметрами! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать.

0

29.05.2023

Артём Сучков

T
Мне нужно создать temporal convolutional network в...

Ссылка на гайд простейшей CNN сетки, распознающей рукописный текст в Керасе. Кейс простой, не претендует на прод, но с пошаговой инструкцией и комментариями к строкам кода. Думаю, там много полезного найдёте, во всяком случае алгоритм https://github.com/QuantumLean/CNN_Example_Guide/blob/bb6a5830e27818a53e82e0a94e28caa8d076b737/CNN_Example_Guide.ipynb

0

29.05.2023

T Автор вопроса

Max Azatian
property of gpt3.5 Конечно! Я могу помочь вам соз...

Спасибо

0

29.05.2023

T Автор вопроса

Артём Сучков
Ссылка на гайд простейшей CNN сетки, распознающей ...

Спасибо

0

29.05.2023