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作者 st1009 在 PTT [ Python ] 看板的留言(推文), 共147則

限定看板：Python

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[問題] 字串版陣列如何轉成真正浮點陣列

[ Python ]3 留言, 推噓總分: +1

作者: st1009 - 發表於 2017/12/17 00:03(6年前)

2^F→st1009: 原來有這種方便的函式!非常感謝您 <312/17 00:14

[問題] 習慣R studio 求類似ide

[ Python ]12 留言, 推噓總分: +6

作者: s3714443 - 發表於 2017/10/27 12:48(6年前)

5^F推st1009: 我記得VS code的介紹說，他介面可以自定義成自己想的排版10/27 18:59

Re: [問題] 深度學習(deep learning)出問題

[ Python ]5 留言, 推噓總分: +3

作者: f496328mm - 發表於 2017/09/22 16:45(6年前)

3^F推st1009: 非常感謝大大的經驗分享<(_ _)>09/22 20:22

Re: [問題] 深度學習(deep learning)出問題

[ Python ]98 留言, 推噓總分: +36

作者: pipidog - 發表於 2017/09/22 03:00(6年前)

3^F推st1009: 非常感謝您無私的教學！！m(_ _)m09/22 11:01

4^F推st1009: 話說使用softmax真的都是1，就算降低層數也是Q09/22 14:49

12^F→st1009: 我做的其實是2元分類，基本上跑出來的數值大於0.5我就視為09/22 20:23

13^F→st1009: 1，小於視為0這樣，sigmoid是為了把數值縮在0~1方便判斷09/22 20:24

14^F→st1009: 跑我程式，看到藍色的點就是正確的答案~09/22 20:26

27^F推st1009: 其實...我有學過統計阿...我的實驗是參考我學長的正式論文09/22 21:10

28^F→st1009: ，只是他的分類是用邏輯回歸，而審查委員希望使用DL，所以09/22 21:13

29^F→st1009: 接下來我們就使用DL來進行分類...09/22 21:14

34^F推st1009: 基本上如果可以我也希望直接跑出01啦09/22 21:25

35^F→st1009: https://goo.gl/F8CeB1 但如這篇文說神經元像邏輯回歸，可09/22 21:26

36^F→st1009: 是我看的那篇論文就是在sigmoid後，把0.5以上視為109/22 21:27

37^F推st1009: 如果v大認為我是紅綠藍三色編碼012那樣的話，其實我不是，09/22 21:32

38^F→st1009: 我輸入的類別資料是經過TF-IDF及NGD計算轉化過的09/22 21:33

41^F推st1009: 是的，我之後應該會改掉，只是還沒確定怎改09/22 22:53

45^F推st1009: 嗯，註解是因為範例版是用reduce_mean，但我覺得怪怪的...09/22 22:55

46^F→st1009: 所以刪除用用看，但沒看到明顯改善，所以就先註解了 >///<09/22 22:56

47^F推st1009: 其實不只是沒有明顯改善...是用了根本無法訓練...09/22 22:59

49^F推st1009: https://pastebin.com/n114yHzZ09/22 23:03

50^F→st1009: 這是我現在正在嘗試的程式碼，跑成功時有83%準確率，但...09/22 23:04

51^F→st1009: 不知為何常常跑不起來，可能是初始權重問吧...09/22 23:05

54^F推st1009: 好的，我會研究的 <309/22 23:07

55^F→st1009: 那...我等等多加一些註解(?09/22 23:08

57^F推st1009: 我跟組員討論過，可以,但還沒找到範例>"<09/22 23:13

61^F推st1009: https://pastebin.com/ZDcwta2g 我加了些註解，說明每個09/22 23:17

62^F→st1009: 區塊再做甚麼，希望這可以讓您閱讀方便些09/22 23:17

63^F推st1009: 嗯，等我研究好keras，應該就會用他了>////<09/22 23:21

70^F推st1009: 嗯，只要審查委員不要再提奇怪意見，應該不會超過2元分類09/22 23:37

72^F→st1009: ，因為目前實驗只需要做是否的判斷09/22 23:37

73^F→st1009: P.S我已經載好keras了 -////-09/22 23:38

75^F→st1009: https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/#keras09/22 23:39

76^F→st1009: 目前正在讀這個>////<09/22 23:39

78^F推st1009: 嗯阿...我剛載好keras...用過有問題再研究sklearn好了>"<09/22 23:43

81^F推st1009: 具體我跟教授都不知道，可能是因為我們的數據會慢慢長大吧09/22 23:54

82^F→st1009: 那個評審委員很奇怪...只要我教授投一次論文，就算跟本實09/22 23:54

83^F→st1009: 驗無關的論文，他都會特別提到這篇，說要做DL...09/22 23:55

84^F→st1009: 甚至他還說我們廣而不精，所以...我教授就派我和組員來做09/22 23:56

85^F→st1009: DL了...09/22 23:56

87^F推st1009: 每天成長10~80比數據左右，如果改架構，可能一天提升上千09/22 23:58

88^F→st1009: 到上萬筆數據，不過等熟了才會做大09/22 23:58

91^F推st1009: 是可以做到上萬筆，我們使用爬蟲每天再網路上抓資料，之後09/23 00:03

92^F→st1009: 還會架相關實驗網站，那時候確實有機會09/23 00:04

95^F推st1009: 其實DL就是一種ML不是嘛？09/23 10:17

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