然而，我读过几次这样的话：我知道前馈神经网络是什么，但据我所知，深神经网络是指在输入和输出层之间有多个层次的所有人工神经网络？例如，难道不应该有深层递归神经网络吗？深层神经网络必须前馈神经网络是正确的吗？这将反过来意味着深递归
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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我正在阅读Krizhevsky等人的基于深度卷积神经网络的ImageNet分类论文，并在Intro段落中看到了以下几条线：
它们(卷积神经网络)的容量可以通过改变它们的深度和宽度来控制，它们还对图像的性质(即统计量的平稳性和像素相依的局部性)作出了很强且大多数是正确的假设。因此，与具有类似尺寸层的标准前
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
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现在我有两个网络f和g，第一个在任务1上训练，第二个在任务2上训练。我将我的数据标记为与任务1或任务2相关。我如何构建以下(可训练的)自定义体系结构： X ->决定是否相应地将1或2 ->传递给f或g？ 我以前从来没有使用过这样的分支架构...
浏览 9提问于2020-05-29得票数 1
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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？假设我正在实现反向传播，即它包含正向和反向流。那么，反向传播是否足以显示前馈？
浏览 10提问于2015-02-09得票数 42
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我在谷歌上找不到一个简单的答案，这让我觉得答案是否定的，但我想确定.
在前馈网络中，所有的权重层都会被反向传播，但是在反向支撑步骤上的卷积神经网络会发生什么呢？仅仅是网络的前馈部分(在卷积和池层之后)才会得到支持吗？这意味着卷积层是静态特征提取的一种形式。
浏览 0提问于2019-07-30得票数 2
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有人说“前馈网络”是一种典型的神经网络。如果是这样的话，“前馈网络”意味着更大的范围，包括“完全连接的网络”？如果是这样，RNN或CNN也包括在“前馈网络”中吗？我想不是..。我希望有一个清晰的描述。
浏览 2提问于2017-08-29得票数 0
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我理解深高斯过程( DGPs )和贝叶斯深度学习( BDL )之间的区别:DGPs本质上是前馈神经网络，其中每个节点都是高斯过程，BDL对正常(可能是卷积的)神经网络的参数有一个先验的信念。但这两种模式之间的权衡和关系是什么呢？
浏览 0提问于2019-11-20得票数 2
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我对神经网络这个话题很陌生。我遇到了两个术语--卷积神经网络和递归神经网络。
我想知道这两个术语是否是指同一事物，或者，如果不是，它们之间会有什么区别呢？
浏览 6提问于2014-01-04得票数 67
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我目前正在第一次使用深度Q学习来训练多个递归卷积神经网络。
输入是11x11x1矩阵，每个网络由4个卷积层组成，维度为3x3x16、3x3x32、3x3x64、3x3x64。我使用stride=1和padding=1，每个convLayer后面都有ReLU激活。输出被馈送到具有128个单元的前馈全连接致密层，然后馈入也包含128个单元的LSTM层。紧随其后的两个密集层产生了单独<e
浏览 24提问于2020-02-16得票数 1
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我试着用GridLSTM和MLP/CNN训练图像。2-D image -> GridLSTM -> MLP or CNN -> GridLSTM -> MLP or CNN -> Output
我试着运行GridLSTM的示例代码和Cifar10上的教程(用于CNN)。但这两个例子的输
浏览 2提问于2016-09-22得票数 1
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我对神经网络非常陌生，我想知道为什么所有的rnns例子，特别是char- RNNs，都使用交叉熵损失函数作为它们的损失函数。我已经在谷歌上搜索过，但似乎无法在这个上下文中看到任何关于该功能的讨论。我被要求激励它的使用，看看它的优点和缺点，所以我能读到的任何论文或资料都会很感激。
浏览 2提问于2017-06-14得票数 2
比方说，我们有图像集合形式的输入：- ( 200 , 56x56 ,3)其中200是不同图像的数量，56x56是像素(长度与宽度)，3是RGB值
因此，x1、x2、x3、x4等指的是(实例数、像素(长度)、像素(宽度)和RGB值？
浏览 12提问于2021-06-13得票数 0
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我想训练一个卷积神经网络(用MNIST数据集和TensorFlow)几次新的，每次都得到相同的精度结果。为了得到这个，我：
我以前使用过一个前馈网络(3个隐藏
浏览 2提问于2017-06-27得票数 2
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有没有人用caffe作为前馈网络而不是卷积神经网络？
我的输入数据是一维的。一切都很好，但是当我想要使用像max池这样的层时，caffe假设内核大小是方形的。我宁愿需要一个1模糊最大池内核。
浏览 6提问于2015-06-19得票数 0
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