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用于OCR的多层感知器
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我打算使用经过反向传播训练的多层感知器网络(一个隐藏层，输入作为包含来自图像的B/W像素的8x8位矩阵)。出现了以下问题：
(不完全相关)还有另一个比MLP更好的NN吗？我知道MLP在局部极小值、过度拟合等方面的问题，那么有没有一种更好的(基于软计算的</em
浏览 3提问于2009-03-28得票数 2
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我有一个数据集，其中的响应变量为病态(1)或非病态(2)。就变量而言，有几个数字变量(2/14)，其余的都是按等级计算的变量(例如:1-腹痛，2-咽痛.)。我有两个问题：2-二元或水平变量可以作为训练传递给多层感知器吗？
非常感谢。
浏览 0提问于2022-03-24得票数 0
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在什么条件下，非线性多层感知器的Vapnik-Chervonenkis维数接近线性多层感知器的Vapnik-Chervonenkis维数？
浏览 0提问于2014-03-29得票数 0
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我需要简单的matlab预测代码，我想使用多层感知器，我有4个输入和1个输出
我需要训练算法的代码和另一个用于测试新数据的代码
浏览 1提问于2011-02-21得票数 1
有人能举例说明如何重用自动编码器的隐藏层用于神经网络的分类任务吗?我想在tensorflow的多层感知器模型中使用自动编码器的两层
浏览 1提问于2017-12-17得票数 0
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我想在我的最后一个项目中开始研究神经网络，我想要一个可以在2-3个月的工作中完成的话题，而且它应该对一个更新鲜的人有很好的理解，因为我对这个话题很陌生，我想通过做这个项目来学习。
浏览 2提问于2014-02-12得票数 2
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如果我在这里错了，请纠正我，但是可以使用1层网络实现最少3门(NAND，OR)->(和)的XOR函数。但是，是否有可能正确地训练网络，让每个感知器只使用一个阈值激活函数和感知器训练规则？即使用感知器学习规则，而不是增量学习规则。
到目前为止，理论上我唯一的解决方案是在形成实际网络之前单独训练每个感知器来完成它们的特定任务(即NAND或和和)，但这就违背了学习网络的意义。
浏览 1提问于2013-08-05得票数 1
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为了更好地理解神经网络，我开始了多层感知器的实现。目前，我已经实现了解决XOR问题的单个Perceptron。从这一点，我想开始构建MLP，但我不确定我是否正确理解MLP结构。假设我有3个属性、2个类和5个输入感知器的数据实例。我应该给每个感知器相同的输入，感知器的每一个输出都应该进入每个隐藏层感知器的输入？我附上神经网络图片。
📷
浏览 0提问于2016-08-18得票数 2
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新开发
最近，我使用OpenCV的MLP实现来测试它是否能够解决相同的任务。OpenCV能够对与我的实现相同的数据集进行分类，但无法解决我无法解决的数据集。这可能是由于终止参数(决定何时结束培训)。实现了多层感知器算法，并验证了该算法适用于异或逻辑门。对于OCR，我教网络正确分类“A”和“B”的字母，这些字母是用粗大的绘图工具(一种标记)画出来的。然而，当我试图教网络分类一个薄薄<
浏览 3提问于2013-11-14得票数 1
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如果我有一个具有sigmoid激活函数的前馈多层感知器，该感知器经过训练并具有已知的权重，我如何找到网络近似的曲线的方程(分隔两种类型数据的曲线)？
浏览 0提问于2013-04-21得票数 1
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对于家庭作业，我打算创建一个多层感知器人工神经网络来进行分类。我是PyBrain的新手，我正在尝试创建一个反向传播的前馈神经网络，在谷歌上搜索后，在PyBrain中似乎有两种方法可以做到这一点，使用buildNetwork或FeedForwardNetwork。此外，我在课堂上了解到感知器有阶跃函数，从我在文档中看到的情况来看，似乎没有阶跃函数选项。谢谢
浏览 0提问于2015-10-31得票数 2
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我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
SOM的什么输出应该用作多层感知器的输入？
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
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我正在尝试创建一个多层感知器网络的实例，用于袋装分类器。但我不知道如何修复它们。下面是我的代码：
1-To apply bagging classifier (with or without replacement) with eight base classifiers
浏览 0提问于2020-12-12得票数 1
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+ '.jpg') x_train.append(img2)我就是这样处理的：函数，总是返回0到1之间的值： return 1/(1+np.exp(-z))def propaganate(self,X,Y因为它几乎为0，但我预测一个狗的图像，这是我如何做到的：
predict_i
浏览 0提问于2019-04-29得票数 0
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如何在weka自动测试？
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我的C#程序生成培训和测试数据。我需要在Weka GUI中使用in神经网络/多层感知器进行分类和测试。目前，我正在手动提供测试数据。当我的C#程序生成测试数据时，这必须自动提供给weka中的多层感知器。这是一个用C#编写的Kinect应用程序。提前谢谢。
浏览 2提问于2014-02-06得票数 0
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我已经实现了一个多层感知器，并首先设计了训练方法，以进行一定数量的训练。我针对XOR逻辑门对网络进行了训练，大多数时候网络会学习如何解决问题，但偶尔网络只会学习两个训练示例，并停留在其他两个示例上。起初我认为这并不重要，但后来我想将训练方法更改为在误差低于我选择的某个可接受的误差值后停止。现在，网络有时会从训练中返回，有时会像我上面提到的那样卡住。这是正常的，是一个多层感知器有时无法正确学习，还是这是我的实现中<em
浏览 0提问于2013-07-17得票数 1
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我正在写一篇关于葡萄酒公司的商业管理的文章，在那里我使用了一个多层的感知器网络。她给我看了一个她做的另一件作品的</e
浏览 0提问于2020-10-14得票数 0
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我是机器学习的新手。我已经看过一些tensorflow教程。我怀疑的是，训练:输入1,3输出=4输入3,3输出=6 ...我希望你明白我想问的了。我应该使用什么框架和算法？我能用tensorflow实现吗？机器学习可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2016-12-07得票数 0
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