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    爲什麼我們稱CNN「頂層」中的完全連接圖層？

    我讀過一些關於卷積神經網絡的論文，發現幾乎所有的論文都將這些完全連接的層稱爲正常的CNN「頂層」。 但是，正如大多數論文所顯示的那樣，典型的CNN具有自頂向下的結構，並且完全連接的層（通常跟着一個softmax分類器）被放置在網絡的底部。那麼，爲什麼我們稱他們爲「頂層」呢？這是一種慣例，還是我不知道的其他考慮因素？
    machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network terminology 2017-10-14

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    外匯匯率預測

    最近我強迫我的神經網絡學習異或函數，但現在我想預測給定日期的貨幣匯率。對於XOR函數來說很容易，因爲輸入和輸出落在[0; 1）之間。 匯率： 應該對輸入和輸出進行歸一化處理嗎？如果是的話如何？網絡應該有多少層？有多少輸入 - 我在考慮1個輸入（時間或某種表示）。 我打算使用：多層網絡，sigmoid函數，帶有nesterov動量的梯度下降。
    machine-learning neural-network prediction forecasting 2017-10-14

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    計算實體在NLP中的置信度得分命名實體識別

    我正在從文檔（pdf）中進行命名實體提取。每個PDF包含組實體（近16個不同類型的實體） 這裏是我的步驟，構建NLP和ML車型： Step 1：分析文檔。有近2百萬令牌（單詞）。用這些詞和CBOW方法構建word2vec模型。 Step 2：通過使用word2vec模型，生成向量的單詞在douments。 Step 3：根據域，我爲培訓，驗證和測試標記單詞（向量）。 Step 4：帶標籤的數據，訓
    machine-learning nlp named-entity-recognition 2017-10-14

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    機器學習 - 規範化沒有理論最大值的特徵

    對於沒有理論最大值的特徵進行規範化/標準化最好的方法是什麼？ 例如，股票價值一直在0-1000美元之間的趨勢並不意味着它不能繼續上漲，那麼正確的方法是什麼？ 我曾考慮過培養一個更高的模型（例如2000），但它感覺不對，因爲沒有數據可用於1000-2000範圍，我認爲這會引入偏差
    machine-learning normalization 2017-10-14

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    使用Image Magick我需要將兩個圖像的一半拼接成一個新圖像

    我想弄清楚這樣做的最佳方法，因爲我需要創建一個腳本來完成大約3000個圖像文件的任務。所以，我必須設置圖像集，並且我想創建兩個集。目的是取圖像A的左半部分並將其與圖像B的右半部分結合以創建集合AB。我也需要做相反的事情，創造出第四套BA。我需要這樣做，以便它繼續爲name.001.jpg文件命名約定。任何幫助都感激不盡。
    machine-learning imagemagick keras 2017-10-14

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    Pyspark ML錯誤對象有沒有屬性地圖

    下面是我的數據框和代碼 df= a b c d 1 3 10 110 2 5 12 112 3 6 17 112 4 8 110 442 下面是我的代碼 spark =SparkSession.builder.appName('dev_member_validate_spark').config('spark.sql.crossJoin.enabled','true').g
    hadoop machine-learning pyspark analytics cloudera 2017-10-14

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    Tensorflow寬且深的模型，給AttributeError提供不同的數據集

    我使用Kaggle Rossmann dataset來訓練一個寬而深的模型。代碼與教程中給出的代碼非常相似。我只更改用於建模的數據。 我正在使用的代碼如下： """Example code for TensorFlow Wide & Deep Tutorial using TF.Learn API.""" from __future__ import absolute_import from
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-10-14

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    keras：預測單張圖片

    我想要預測單張圖片的結果，但它會給出不相關的結果。我已經訓練模型上CIFAR 10集 我已經使用keras和tensorflow訓練這個模型 這裏是訓練碼要點：https://github.com/09rohanchopra/cifar10/blob/master/cifar10-simple-cnn.ipynb 代碼用於預測simgle圖像 ＃ from keras.preprocessing
    machine-learning computer-vision keras 2017-10-15

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    爲什麼我無法從matplotlib.colors導入ListedColorMap？

    我使用的是python 2.7的Anaconda發行版，特別是iPython shell（不確定shell是否是合適的術語）。 當我嘗試做from matplotlib.colors import ListedColorMap我回到這個錯誤： ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-12-6f0674
    python matplotlib machine-learning 2017-10-15

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    使用Scikit-learn進行信息增益計算

    我正在使用Scikit-learn進行文本分類。我想計算每個屬性相對於（稀疏）文檔項矩陣中的類的信息增益。 信息增益定義爲H（Class） - H（Class | Attribute），其中H是熵。 使用weka，這可以通過InfoGainAttribute來完成。但我還沒有在scikit-learn中找到這個方法。 但是，信息增益上面的公式與互信息是相同的度量，它已經是suggested。這也匹
    python machine-learning scikit-learn text-classification feature-selection 2017-10-15
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