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我已经实现了一个反向传播神经网络，现在我想实现一个前馈神经网络来比较它们的准确性。
我的问题是，Forward有哪些学习方法(除了反向传播)，因为每一篇文章都提到反向传播作为学习方法。
浏览 3提问于2015-03-31得票数 1
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我想用jeff heaton的encog神经网络库模拟计算机内存。我只是不知道该用什么方法。location [0001]:byte-data[0101010]你会使用什么神经网络技术来完成我正在尝试做的事情？
浏览 1提问于2011-01-02得票数 3
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我学习了中的神经堆栈教程。它的主题是“学习如何使用无限内存进行传输”，由Google DeepMind发布。我的意思是，为什么要创建隐藏的层和操作大量的方程，只是为了使输入序列向后？使用神经网络有什么好处吗？
无论如何，我都会读参考期刊。但是现在，我只想知道为什么要使用
浏览 13提问于2016-03-19得票数 3
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下个学期我将参加毕业设计，我决定完成我的高学历学习，因为我来自低收入人群，我想学习任何帮助我做论文或研究的东西，或者其他支持我的情况来获得奖学金的东西。我的主管建议，使用神经网络的入侵检测系统适合我，他会帮助我的，但我需要了解这一领域的基本知识。
关于这一课题的研究资源有限，论文、论文和研究仅限于利用神经网络对入侵检测系统进行综述。有人能给我提供一些资源和参考资料，介绍入侵检测系统使用神经网络学习的基本原理和基础吗？
浏览 5提问于2013-11-24得票数 2
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目前，我正在学习机器学习中的Networks，并认为它非常有趣，但我不知道NN除了在机器学习和人工智能中还有其他应用。我试过研究这些东西，但都做得不够。
浏览 0提问于2017-11-13得票数 -1
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如何理解初学者的重量和偏差？
、、、、
我刚开始深入学习，我正在用MNIST数据集构建我的第一个模型，我了解整个模型，但有一件事让我有点困惑。我们怎么能得到重量和偏倚？
浏览 0提问于2020-02-03得票数 0
我正在学习深层神经网络，以及隐藏层的增加如何提供更好的结果。但我发现的问题是，我们通常用矩阵来消除计算中的循环。是否有任何方法可以删除在前向和后向传播中通过层循环的for循环？
浏览 0提问于2019-01-21得票数 -2
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在思考了一个问题贝叶斯网络与神经网络的比较之后，我现在想知道它们是否是一回事！为每个数据项找到贝叶斯网络的输出神经网络会不会与贝叶斯网络一样？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 5
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不可训练问题
、、、
在面对这问题之前，我一直认为不可学习的问题是那些为问题提供的数据有大量异常值的问题，那些没有足够的特征的问题，或者那些由于具有不同标签的相同特征而导致的Bayes误差较大的问题。正如您所看到的，数据似乎很好，因为学习应该与人类水平的推断相比较。人只要看一眼就能区分偶数或奇数。我想知道这样的问题，没有提到的问题，可能会导致算法学习，有什么特别的名称吗？
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
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我正准备做一个关于我从人工智能领域(神经网络)中选择的话题的演讲。我正在寻找一些有趣的东西，在现实生活中使用，最好不要太复杂(它越简单，学生就越容易理解，他们就越感兴趣)。
浏览 1提问于2009-03-05得票数 5
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在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络卷积神
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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如果我要用遗传算法训练一个人工神经网络的权重，这是什么类型的学习呢？我相信它是无人监管的但它有名字吗？它似乎可能属于强化学习，但我不太确定。
浏览 4提问于2014-02-23得票数 1
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是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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我有一种预感，由于取样的重复性，在利用机器学习技术进行射线追踪方面，可能会有很好的收获，但我有兴趣了解更多，并参与其中，如果有一个小组这样做。
浏览 0提问于2017-01-04得票数 4
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在深入学习中，我们可以用损失函数值来评估模型的性能，并通过K倍交叉验证等方法来提高模型的性能。但是，如何设计和优化神经网络在深度强化学习中的应用呢？我们可以用奖励等来评估强化学习算法本身的性能，但是如何保证神经网络在强化学习算法中的应用是好的还是坏的呢？
浏览 0提问于2019-02-08得票数 3
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我正在研究一个神经网络的实现，这样我就能真正理解这些魔法盒是如何工作的。然而，我编写的神经网络代码不起作用，我认为这是因为我实现了反向传播'last layer onlyerror(i) = outputError
浏览 0提问于2016-03-10得票数 1
在维基百科和deeplearning4j中都有这样的说法:深度学习神经网络是一种隐层大于1的神经网络.我的神经网络的背景大多来自大学，而不是工作：有5门关于artif的课程。情报。&马赫。学习。-也许其中有两个在NN上
用于小而简单的图像识别项目中使用的
浏览 0提问于2016-10-04得票数 14
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