2回答
2.2365985045783425在我的神经网络中，我想通过将偏差和学习率设置为不同的值来预测单个输入的单个输出，但这是没有用的
权值不断增加，错误率不断降低，但网络无法达到目标输出
浏览 23提问于2017-03-14得票数 1
1回答
嗨，我编码了一个神经元，根据A、B和C科目的分数来预测D科目的学生分数。在训练我的神经元后，我用一些包含3个分数的历史数据以及他们得到的D科目的实际分数，然后输入测试数据，看看预测的分数与实际的分数有多接近。下面是我的神经元课程{
public Neuron(double
浏览 2提问于2018-07-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要创建一个神经网络(使用keras)，它的最后一层是一个神经元，它包含了precedent softmax层中具有最大值预测的神经元的索引。例如，我的softmax层给出的结果是：我希望单个神经元层(在softmax层之后)作为结果2 (考虑基于0的赋值)。
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
1回答
基于神经网络的手写体分词
、、、、
所以我要做的就是把手写的英文草书单词分割成单独的字符。我在人工智能中应用了一种简单的启发式方法，对单词进行了基本的过度分割，如下所示：我正在用Matlab对此进行编码。我使用的方法是本文中介绍的方法的修改版本：
现在为了改进这种安排，我必须使用神经网络来纠正这些分割点，并将它们识别为糟糕的分割。我将为此编写一个'newff‘函数，并手动将分段标记为良好和基本，但我无法理解该<
浏览 2提问于2016-05-02得票数 1
1回答
我有一个神经网络，一个输入层，两个隐藏的密集层和一个输出层。对于输出层中的每个神经元，我希望给出一个介于0到2之间的数字(0、1或2)，如下所示：如果我对每一种可能性使用一个神经元(一个神经元为0，一个神经元为1，另一个神经元为2)，然后选择一个具有最佳预测值的神经元，输出层的长度就太长了。(我对神经网络
浏览 0提问于2021-04-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我一直在用神经网络做一些研究，整个概念和理论对我来说是有意义的。虽然我还没有找到答案，但有一个问题是，一个神经网络应该使用多少个神经元。取得适当的/有效的结果。包括隐层，每个隐层的神经元，等等。更多的神经元需要更准确的结果(同时对系统造成更大的负担)，还是更少的神经元仍然足够？是否有某种管理规则来帮助
浏览 4提问于2012-06-25得票数 5
我的目标是使用RNN来预测时间序列值。，第一个，在我的分析中，我需要4个不同的函数来计算，比如A(t)，B(t)，C(t)和D(t)。我想要的是对我的每个函数使用30个样本来训练神经网络，所以我需要在我的节点中输入4个值a(1)，b(1)，c(1)，d(1)等等。我的第二个问题，是如何选择正确的拓扑。我想用30个样本来预测接下来<em
浏览 6提问于2014-12-28得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个相机系统，有一些特殊的光学，扭曲了摄像机的视场，依赖于两个变量，\theta_1和\theta_2。给定这两个变量的特定配置，我的相机上的每个像素(即500x600分辨率)将在摄像机前面的屏幕上看到一个特定的坐标。我可以计算每个像素，但它需要太多的计算，而且速度太慢。它们表现得很好，但我想知道是否可以用神经网络来学习更好的功能。我的问题归结为:一个神经网络能学到什么基本上相当于一个回归问题，
浏览 0提问于2020-01-28得票数 2
我对机器学习和在keras中使用神经网络是个新手。我正在尝试在神经网络的帮助下使用强化学习，如果机器人要与人类比赛，它可能最终会预测机器人在垄断游戏中采取的正确行动。为此，我尝试使用神经网络，它接收23个浮点数的数组(定义玩家状态)，并输出7个浮点数的数组(在给定时间可以采取的最大可能操作数)。隐藏层，最后一层有7个神经元。checking input: expected dense_23_inpu
浏览 25提问于2020-05-03得票数 0
2回答
递归神经网络外推
、、
我编写了一个简单的递归神经网络(7个神经元，每个神经元最初连接到所有神经元)，并使用遗传算法对其进行训练，以学习像1/(1+x^2)这样的“复杂”非线性函数。作为训练集，我在范围中使用了20个值。网络可以很好地学习这个范围，当给出这个范围内其他点的例子时，它可以预测函数的值。然而，它不能正确地外推和预测超出范围的函数值-5,5.有什么原因，我能做些什么来提高它的<
浏览 6提问于2013-08-19得票数 5
回答已采纳
2回答
背景:在对神经网络进行relu激活拟合时，我发现预测值有时接近常数。我相信这是由于训练过程中出现的再生神经元死亡所致。(神经网络中的“垂死ReLU”问题是什么？)问题:我希望做的是在代码中实现一次检查，以检查神经元是否已经死亡。在此之后，如果需要的话，代码可以对网络进行改装。如果有用的话
浏览 0提问于2017-05-07得票数 13
1回答
深度学习中中间监督的直觉/重要性
、、、、
单网📷
在这个网络中，所有的Convolution#层(Convolution1，Convolution2，.)网络不同阶段的输出预测。然后，通过对所有这些预测分别应用均方误差
浏览 0提问于2018-08-16得票数 2
1回答
请原谅在这个问题上没有可重复的代码！提取权重后，每个神经元有103个输入系数(103 * 5)，每个神经元有5个偏差，神经元有5个系数，输出有一个偏差。我一直在尝试用下面的逻辑在excel中复制我在R中执行的预测：
(i)将输入(N)乘以系数(N)，对<
浏览 4提问于2019-07-11得票数 0
3回答
我对神经网络非常陌生，最近我了解了与神经网络一起使用的损失函数。theta}(x^{i})用模型的权重给出了x^{i}的预测值，\theta和y^{i}表示对索引i的数据点的实际预测。在网上查到这个功能，我看到不同的消息来源说了不同的话。我似乎搞不清楚n到底代表了什么。
我把它理解为表示输出层中神经元的数量，因此你只需要找出实际的</em
浏览 0提问于2020-11-07得票数 2
1回答
我刚开始学习和理解递归神经网络。据我所能想象，它的多个前馈神经网络，每层都有一个神经元，彼此相邻，并从左向右连接，每个神经元不仅与其下方的神经元相连，还与上一次在左边的神经元相连。不知道这是不是一个正确的想法，但到目前为止，这是我的第一印象。据我所知，每个时间步骤的最终输出应该用来预测下一个时间步骤的输入。这是真的吗？
浏览 0提问于2020-09-19得票数 1
回答已采纳
我对神经网络的工作方式有了很大的了解，并提出了一些相互关联的问题，但我无法找到答案。我不知道人工建立神经元间联系的意义。如图片所示，通过这种方式，我们定义了功能的可能功能(即房屋大小和卧室数相加可能代表了房屋可能容纳的家庭大小)。但是完全连接的</
浏览 4提问于2020-05-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我刚刚开始研究神经网络，我设法找出了如何推导反传播所需的方程。我花了近3天的时间询问了我所有的教授，并搜索了我能找到的所有东西。诚然，我的数学能力很差，但我真的很想了解这个特殊的数学公式在数学上是如何合理的。该公式用于在已经找到梯度后更新权重。到目前为止我所知道的：
梯度是它的偏导数的向量，最大增长率是由梯度本身给出的。每一个偏导数都给出了导数相对于该导数方向的最大变化率，，，dC
浏览 4提问于2020-02-26得票数 0
我正在使用KNIME神经网络学习者(如果您还不熟悉KNIME，就把它想象成一个包，它实现了对一组数据的神经网络)。问题是，您可以调优每个层的隐藏层数、迭代数和神经元数，所以这里有第一个问题:如何知道这些参数的先验值？例如，对于随机森林，500棵树被认为是在第一阶段测试其性能的标准。其次，我知道，一般来说，增加更多的层和/或神经元不能保证任何增强的预测，有时甚至相反
浏览 0提问于2016-08-26得票数 1
1回答
我已经编写了一个具有反向传播算法的神经网络，用于预测具有3层、1个输出神经元、3个隐含神经元和4个输入神经元的客户数量。所以我需要一个连续的输出。我应该使用哪些激活函数？
浏览 0提问于2014-02-16得票数 1
1回答
我真不明白如何在安的帮助下实现以下问题：我的问题是，我如何正确地分类道路损害为人工神经网络？我是不是应该删掉道路损坏的特殊模式，然后用它喂我的安？
提前感谢！
浏览 5提问于2019-12-08得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
