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在Aurélien Géron著的“用Scikit进行机器学习-学习、Keras和TensorFlow第二版”一书中，作者引用了：
与最小最大标度不同，标准化并不将值绑定到特定的范围，这对某些算法来说可能是一个问题(例如，神经网络通常期望输入值从0到1)。这是否意味着标准化对神经网络不利？请解释神经网络如何在标准化的情况下工作得很好，但是很好地符合最小-最大尺度。
浏览 0提问于2021-11-23得票数 2
在Keras中，我希望以Coubariaux等人的方式训练具有二进制权重的网络，但我无法确定代码中的量化(二进制化)应该发生在哪里。在后传中使用实值权值，计算梯度.二进制值的权重在下一批之前不会改变，在下一批时，通过对最近更新的实值权重进行二值化来重新计算它们。如果我在Layer.call()中执行二
浏览 0提问于2016-10-14得票数 1
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我通过大量的锻炼来了解神经网络。我有产品，想预测收入。我有10个特征。但是有4个特征有大量的表达式。因此，我的“组”功能有超过500个不同的组(产品)。如果我使用这些特征进行二值化，我将以1000维以上的向量作为输入。所有产品类都是带有字母和数字的名称，如"100XA9“。现在已经有500个了。对于神经网络，我必须对这些名字进行二值化。是那么回事吗？我希望你能帮助我了解如何使用神经网络进行分类。
浏览 0提问于2017-05-08得票数 3
我目前正在使用神经网络对数据集进行分类。当然，在进行分类之前，数据点或特征都应该标准化。我用于神经网络的工具箱要求所有的值都在0,1。第二，是否应该沿着特征向量或数据点(应用z分数或范围0、1)进行规范化？
浏览 2提问于2015-07-17得票数 0
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因此，这条管道将在输入到神经网络之前执行所有必要的预处理步骤。GStreamer确实允许程序员为应用程序创建自定义插件。如果有人感兴趣，这就是我想在我的GStreamer管道中复制的规范化方法。
浏览 20提问于2019-06-25得票数 0
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算法:数据二值化
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我想要对这些数据进行二值化，但我想知道是否有任何现有的算法可以使每个单词的二进制代码与这个重量相关。我正在研究的问题是，我想教一个神经网络或支持向量机来建立单词之间的联系。这就是为什么我决定对数据进行二值化。不要问为什么我不想使用马尔可夫模型或者仅仅是图，我已经尝试过了，我想把它们与神经网络进行比较。
浏览 4提问于2010-02-19得票数 3
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我设计了一个3层神经网络，它的输入来自CNN和RNN的级联特征。网络学习的权重值很小。对此有何合理的解释？以及如何解释Tensorflow中的权重直方图和分布？有什么好的资源吗？这是一个3层神经网络的第一个隐层的权重分布，使用张量板可视化。如何解读这一点？所有的权重都是零值？这是3层神经的第二个隐藏层的权重分布：
浏览 9提问于2017-12-11得票数 3
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第一列(X)来自(-1000,1000)，第二列(Y)来自(-100,100)。我只想把它们组合起来，这样我就有了一个单一的隐层和一个神经元。0.5586579 0.05518193
> print(h2o.weights(model,2))1 1.802469我猜有一个预处理步骤在某种程度上扩展了我的数据
浏览 0提问于2016-06-13得票数 1
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我目前正在进行高能物理方面的研究，并希望在使用这些粒子进行计算之前，实现一个神经网络来确定应用于粒子的最佳“运动学切割”。我使用的是C++、Pythia8，我的代码完全依赖于std::vector：：tuple。一个程序，允许我输入我的代码与调整和期望的输出将是理想的。
浏览 0提问于2023-01-15得票数 2
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利用多个台风参数作为输入，建立了预报台风发生的神经网络。到目前为止，我们已经能够生成数据和训练神经网络使用Encog 3.2。现在，我们需要评估训练的结果。我们使用ForestCover项目(在Encog3.2示例中)作为参考，但是该项目的评估代码用于分类神经网络。因此，我们无法按照该项目的代码来评估我们的神经网络。我们还检查了PredictMarket项目(在Encog3.2示例中)，因为它是一个预测神经网络。但是我们在使用MLData方面遇到了困难。，我们是否可以将
浏览 1提问于2016-01-14得票数 4
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二值化神经网络的激活函数
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我试图用keras和tensorflow实现一个二值化的神经网络。以下是我的当前代码：from tensorflow import kerasfrom keras.utils.vis_utilsmodel.evaluate(test_images, test_labels)我目前使用的激活函数是一个符号函数，如果x< 0，则返回-1，如果x
浏览 0提问于2020-08-09得票数 1
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在学习TensorFlow的过程中，我对神经网络初始化感到困惑。
在TensorFlow 教程中，它们使用随机初始化，但不多次使用。
浏览 3提问于2017-05-30得票数 0
我在Keras/Tensorflow训练一个U-Net CNN，发现在第一个时代的最后一批和第二个时代的第一批之间损失大大减少：
Epoch 00001: loss improved from inf编辑：是用于训练的损失图，我没有时间整理它，它的损失是按步骤绘制的，而不是划时代的，在250步之后，你可以看到第二个阶段的变化，直到那个时候损失曲线看起来很好，但是第二个阶段的移动看起来很奇怪。
浏览 1提问于2020-07-15得票数 5
目前，我有一个二进制数字的格式'0b10100‘。为了在二值化的神经网络中使用，我想把二进制数转换成双极，即用-1s代替0，从而给出一个类似于‘1-1-1’的表示。
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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神经网络训练方法
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这些基因有一个下限和一个上限，通常是-2,2，其中它们的随机值是在初始化和突变中产生的。3)对于每个染色体，我更新NN权重，并测试怪物大约5000帧。我对代码中的一些事情不太确定:是否应该限制权重和偏差？如果是，则限制了NN可以实现的潜在结果。如果不是，那么我如何初始化值，并进行变异？我担心添加一个随机值作为变异会陷入局部最优，就像爬山一样。没有限制将减少我在初始化整个事情时需要考虑的参数数量，这很好！我
浏览 1提问于2015-04-07得票数 0
我正在为tensorflow2.1.0中的二进制分类任务训练一个卷积神经网络(CNN)模型。每个实例的特征是一个形状为(50，50，50，2)的四维numpy数组，其中每个元素的类型为float32。为了有效地训练模型，最好是序列化我的训练数据并将其存储在一组TFrecord格式的文件中，然后用tf.data.TFRecordDataset()加载它们并用tf.data.map()解析它们？如果是这样的话，你能给我一个例子，说明如何序列化特征标签对并将它们存储到TFrecord文件中，然后如何加载和<em
浏览 2提问于2020-05-18得票数 1
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我正在使用H2O深度学习前馈深度神经网络进行二值分类。我的类是高度不平衡的，我想使用以下参数
有谁能给我一个可重复的例子，说明如何将这些参数具体化以处理类不平衡问题。
浏览 0提问于2016-08-29得票数 4
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我正在学习深度Q网络，并尝试在上更改代码以尝试atari breakout。但是我的网络的输出有时会比输出空间大。原始作者的代码没有问题，但更改代码后，出现了问题。我认为这是一个神经网络模型问题，但我无能为力，因为我不知道如何解决它。self.epsilon > self.epsilon_min:预期act()的输出为0~3，但有时act()返回的值大于
浏览 2提问于2019-09-14得票数 0
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我目前正在构建一个2通道(也称为双通道)卷积神经网络，以便将2幅二进制图像(包含二进制对象)分类为“相似”或“不同”。
我遇到的问题是，网络似乎并不总是收敛到相同的解决方案。我觉得这与网络权值的随机初始化有关，在每次执行网络时，都会产生不同的优化路径。这个问题甚至发生在我使用SGD的势头，所以我真的不知道如何‘强迫’网络收敛到相同的解决方案(全局最优)？这是否与我使用二值图像而不是灰度或彩色图像有关，或者是神经网络的固有特性导致了这个问题？
浏览 1提问于2019-06-28得票数 1
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神经网络控制车
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我试着用神经网络控制一辆人工智能汽车。我已经做了神经网络代码，用反向传播算法。
问题是，我不知道如何加强对网络的学习。我应该使用什么样的值来计算错误？5个输入(类似于第一个视频)，输出2个数字，1是插入汽车的旋转扭矩，如果它是正的，它将按时钟方向旋转，如果它是负的逆时针，它的旋转量是基于它的大小，它的范围是-1~1，我把它映射到一个期望的最小-最大值旋转第二</em
浏览 0提问于2015-05-13得票数 2
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