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Estoy teniendo problemas para cargar una red neuronal que ha sido entrenada en un nuevo archivo. He guardado la red neuronal en Model.py con torch.save(model.state_dict(), “model.pth”) Ahora, en un nuevo archivo (Test.py) tengo el siguiente código: from Model import NeuralNetwork import torch model = NeuralNetwork() model.load_state_dict(torch.load(model.pth)) model.eval() Sin embargo, cuando . . . Read more
Estoy aprendiendo sobre redes neuronales con los tutoriales de Kaggle. He creado una red neuronal para predecir la resistencia del concreto y quiero mostrar la métrica de error cuadrático medio (MSE, por sus siglas en inglés) después de ajustar el modelo. He fallado tanto con print(metrics) como al trazar las . . . Read more
Tengo problemas para entender lo que hace una agrupación global promedio de 1D en una capa de incrustación. Sé que las capas de incrustación son como tablas de búsqueda. Si tengo tf.keras.layers.Embedding(vocab_size=30, embedding_dim=7, input_length=10), ¿es la salida después de la alimentación hacia adelante una matriz de 10 filas x 7 . . . Read more
Mi profesor nos pidió que usáramos MLPClassifier de scikit para resolver el problema xor, y nos pidió que usáramos 2 capas ocultas, la primera con 4 unidades y la segunda con 2 unidades, y que utilizáramos la función de activación identidad y el solver lbfgs. x = [[0, 0], [0, . . . Read more
def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): return x * (1 – x) Estoy aprendiendo sobre redes neuronales a partir del ejemplo de una red neuronal simple: https://www.kdnuggets.com/2018/10/simple-neural-network-python.html Ahora supongamos que x = 2 y = sigmoid(x) y Resultado: 0.8807970779778823 slope = sigmoid_derivative(y) slope Resultado: 0.10499358540350662 Ahora . . . Read more