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1
回答
在基于GPU的培训中,“K因子”意味着什么?
、
来自“医学图像计算的深度学习和卷积
神经网络
”一书 当我们了解到深度学习的研究现状时,我惊讶地发现,在过去的22、23中,其他研究者使用了卷积
神经网络
,这是一种深度学习。但
最新
的一批深度学习
算法
似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。
浏览 0
提问于2019-07-16
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1
回答
人工
神经网络
中的无监督学习
、
、
、
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
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1
回答
如何用
神经网络
来表达不同的分类
算法
?
、
、
、
我听说每种不同的分类
算法
都可以用
神经网络
结构来表示。Logistic回归、SVM(支持向量机)、ELM(极限学习机)等不同
算法
如何表示为
神经网络
?有办法将分类
算法
的矢量方程转化为
神经网络
结构吗?
浏览 0
提问于2019-11-07
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3
回答
什么是反向传播?
反向传播
算法
是一种
神经网络
训练
算法
,还是仅仅是一种递归
算法
来计算
神经网络
的雅可比?那么这个Jacobian将作为主要训练
算法
的一部分,例如最陡峭的下降?因此,计算雅可比矩阵(
神经网络
输出到网络参数的偏导数)是一种训练
算法
还是一种数值方法?
浏览 0
提问于2021-09-08
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1
回答
神经网络
还是其他
算法
?
、
、
神经网络
还是规则回归?
浏览 0
提问于2019-05-21
得票数 0
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4
回答
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别?
、
、
、
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别? 除了流向之外,还有其他的区别吗?
浏览 10
提问于2015-02-09
得票数 42
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1
回答
DQN中的
神经网络
用于学习像监督模型一样吗?
、
、
、
、
DQN中的
神经网络
用于学习像监督模型一样吗?
浏览 0
提问于2018-08-31
得票数 2
回答已采纳
1
回答
神经网络
训练
算法
、
、
当我第一次读到
神经网络
时,我了解到反向传播是用来训练
神经网络
的
算法
。我感兴趣的是是否还有其他的选择(或者更好?)呼叫BP。
神经网络
中使用的其他训练
算法
是什么?BP是最好的吗?这就是为什么几乎每个人都用它来训练
神经网络
模型吗?
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 1
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1
回答
利用神经进化构建俄罗斯方块人工智能
、
我计划用人工
神经网络
创建一个俄罗斯方块人工智能,并在我的高中计算机科学课程中用遗传
算法
对其进行训练。我对人工
神经网络
是如何工作的,以及如何用遗传
算法
实现它有了基本的理解。我已经写了一个基于的工作
神经网络
,我目前正在研究一种遗传
算法
。
浏览 1
提问于2015-10-05
得票数 0
1
回答
基于伪随机数的
神经网络
、
、
、
最近,我读了这篇文章,
神经网络
密码学。在第3.1节中,它说: 目的是利用
神经网络
改善任意
算法
产生的随机数的随机性。为了通过
神经网络
对伪随机数进行改进,在MATLAB中采用改进的减并
算法
生成伪随机数。用NIST检验了改进后的with
算法
产生的随机数的随机性。然后,利用这些随机数作为输入值、初始权值、偏差值和隐层的神经元数。网络的输出值是在不经过培训的情况下评估的。
神经网络
的输出值是基于
神经网络
的伪随机数.因此,该
算法
可以称为基于
浏览 0
提问于2021-09-26
得票数 -1
1
回答
组合多
神经网络
模型
、
、
在训练集上用R的nnet()命令拟合
神经网络
模型 现在我想用一个组合模型来做样本预测。
浏览 3
提问于2013-11-03
得票数 5
2
回答
神经网络
与入侵检测系统
、
、
我正在试图掌握
神经网络
相对于其他用于入侵检测系统的人工智能
算法
的效率。我正在阅读的大多数文献都没有很好地将
神经网络
与其他入侵检测系统进行比较。 它们是否工作得更好(检测到更多的真实攻击和更少的误报)?
浏览 4
提问于2011-04-23
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1
回答
用于控制应用的
神经网络
、
我试图使用brain.js或synapse.js (或任何其他JS库)来完成以下工作: { accelY: 0.25, powerA: 1, powerC: 0.44,}{ powerB: 0.75, powerD: 0.92这样,accel就接近0了。我想我可以通过随机调整每个电机的功
浏览 1
提问于2014-12-08
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1
回答
matlab中时滞
神经网络
的反向传播
算法
、
、
我在matlab中使用了一个时滞
神经网络
,我想用不同的训练
算法
来训练它。我使用了很多这样的
算法
,例如粒子群优化
算法
、levenberg marquardt
算法
、拟牛顿
算法
和.现在我想使用反向传播,但是我不能使用训练函数,因为时滞
神经网络
的反向传播不同于前馈贝塔。
浏览 0
提问于2014-02-10
得票数 1
3
回答
使用Weka进行游戏
、
、
、
我正在做一个项目,其中我有
神经网络
(或其他
算法
)在扑克中玩对方。在每次输赢之后,我希望
神经网络
(或其他
算法
)更新以响应损失的错误(这是如何计算的在这里并不重要)。 Weka非常好,我不想重复发明轮子。我还想实现的另一个想法是使用遗传
算法
来更新
神经网络
中的权重,而不是反向传播
算法
。据我所知,没有办法在Weka中手动指定
神经网络
的权重。当然,如果将遗传
算法
用于此目的,这是至关重要的。
浏览 1
提问于2011-03-10
得票数 2
1
回答
如何对遗传
算法
的
神经网络
进行归一化?
、
、
我正在尝试使用遗传
算法
训练一个简单的前馈
神经网络
,但是它的效率相当低,因为同构
神经网络
看起来与遗传
算法
不同。你能推荐一种方法使网络正常化,使它们对遗传
算法
更透明吗?
浏览 0
提问于2011-02-25
得票数 2
1
回答
MNIST的支持向量机核
、
事实: 假设输入为16x16灰度图像。
浏览 4
提问于2014-07-26
得票数 4
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2
回答
最佳背景减法
、
、
、
在我
最新
的项目中,我被要求训练一个深度卷积
神经网络
来检测足球运动员。问题是,我所有的正面标点符号都是从3-4个视频中提取出来的,每个视频中的草几乎都是相同的颜色。是执行边缘检测还是颜色分割
算法
更好?有什么想法吗?谢谢
浏览 5
提问于2017-06-21
得票数 0
1
回答
FeedForward
神经网络
的训练
、
、
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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1
回答
AI
算法
中比较常用的模型都有什么?
、
浏览 238
提问于2022-08-27
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