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递归尖峰神经网络
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我在哪里可以找到递归尖峰神经网络工作的确切定义，以及它们是如何工作的？我试过谷歌，它只显示了许多论文和文章来实现这些，但没有适当的定义。
浏览 20提问于2020-03-27得票数 1
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基于OpenCV的车牌字符分割
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现在的想法是能够分割字符，然后能够用我开发的神经网络阅读它，对于分割，我携带了这个，但仍然不明白为什么它不起作用： # Create sort_contours() function to grab the
浏览 14提问于2020-05-29得票数 0
Author: *********import tensorflow as tf# import matplotlib.pyplot as plt '
浏览 0提问于2016-06-04得票数 0
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我正在使用人工神经网络开始互联网流量预测(时间序列预测)的工作，但我在这方面的经验很少。
无监督的深度学习是时间序列学习的好主意吗？
浏览 1提问于2014-05-07得票数 8
在调用属性错误时出现问题：接收到一个属性错误：将其更改为：
tf.contrib.rnn(cell, inputs_series,, current_state = tf.contrib.rnn(
浏览 0提问于2017-12-20得票数 1
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我正在尝试用深度神经网络制作一个聊天机器人，在python中使用keras。我的问题是，深神经网络要工作，输入维数必须是固定的。所以我的问题是，我怎样才能把一系列的单词(不同长度的句子)映射到一个固定的向量上，这样我才能通过一个深层次的神经网络来提供这个信息呢？
浏览 0提问于2017-01-05得票数 0
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但是如果我想用神经网络来解决这个问题，我在做什么呢？在2017年的数据挖掘杯上，也有类似的竞争。我是否需要为每一个产品训练一个神经网络来预测收入？
浏览 0提问于2017-06-14得票数 -1
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我一直在使用matlab上的神经网络，但无法找到一个允许神经网络多个隐藏层的包。建议使用“`nnet”包，但它只允许一个对我没有用处的层网络。还有其他能像matlab那样训练复杂神经网络的软件包吗？
(如果存在，则可能应该更新CRAN页面。对如何做到这一点有什么想法吗？)
浏览 4提问于2014-06-04得票数 4
最近，我讨论了RNN/LSTM在时间序列分析中与其他神经网络(如MLP或CNN )相比的优势。只要神经网络足够深，就可以建立时间连接模型。我对此的回答是：
每个人都建议使用LSTMs进行时间序
浏览 0提问于2017-09-14得票数 8
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我目前正在设计一个人工神经网络来解决一个带有衰减曲线的问题。例如，建立一个模型来预测某些材料的耐久性。它可以包括环境条件，如温湿度。我很抱歉上传没有代码在这里，因为我不方便上传完整的代码在这里。这可能是机密。
浏览 2提问于2020-08-20得票数 1
有趣的是，基于我们从不同的人那里获得的所有选票，我们希望能够建立一个神经网络，它可以建立一首独立的歌曲。它的想法是考虑到之前的每一次投票，并预测接下来的投票结果。所以我读过一些关于神经网络的东西，但是有两件事我不明白：
如何构建一个考虑到动态输入数的输入(所有前面的投票)。我们在这个项目中使用Java，我们计划在神经网络中使用Neuroph。
浏览 0提问于2017-02-10得票数 0
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CNN被赋予了一个40帧的上下文窗口，在这个窗口中检测到了中心帧，我的问题是，使用RNN是否对这里有好处？因此RNN处理上下文，CNN在一个帧谱图上进行“图像分析”。如果是这样的话，它会不会明智地导致一些问题，当我在CNN上做的时候，是否通过在谱图的更大部分上进行模式识别来解决上下文依赖，这取决于上下文窗口的大小，但是引入RNN，CNN在当时只需要对一个帧进行分析(我认为它甚至可以得到一个适当的结果)，而一个框架信息是否可以通过管道传输到RNN，直到达到一定的上下文大小？
浏览 0提问于2017-07-06得票数 2
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我目前正在时间序列项目工作，我尝试过SARIMA和前馈神经网络的预测。我发现RNN (递归神经网络)是一种有趣的方法，但我没有找到任何资源来理解RNN在R中的实现，有人有RNN和R中预测的例子吗？
浏览 5提问于2018-01-09得票数 0
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对于不同的游戏状态，我有不同的神经网络(使用不同的特征)来计算值/策略。我想尝试使用RNN，因为过去的操作对于导航未来的决策可能很重要。然而，当我使用多个神经网络时，我需要不断地将隐藏状态从一个RNN转移到另一个RNN。我不能完全做到这一点，特别是在训练期间，我不知道如何通过时间进行反向传播。
浏览 0提问于2021-10-11得票数 1
我想建立一个神经网络来产生新的姓氏。然而，在思考这个问题时，我意识到这个问题不能用传统的神经网络解决，因为我希望它能在我的数据集中找到一个模式并生成一个新的姓氏。我应该使用哪种类型的人工智能？
浏览 9提问于2020-08-24得票数 1
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递归网络(RNN、LSTM等)是否也是如此，即递归层创建了数据/特征的表示，然后将这些数据/特征输入到前馈层？
我是从情感分析的角度来思考的，即“顺序到一”的模式。
浏览 1提问于2018-02-11得票数 1
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我的理解是GPU在运行神经网络时效率更高，但最近有人向我建议，GPU仅用于训练阶段。一旦经过培训，在CPU上运行它们实际上更有效率。
这是真的吗？
浏览 0提问于2016-11-06得票数 9
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现在有一种趋势是使用“深度”RNN的体系结构，即垂直堆叠的RNN。本吉奥书中的RNN一章这些网络在实践中似乎运行良好。使用垂直叠加的RNN层(除了通过增加#参数来增加容量这一显而易见的事实之外)的直觉是什么？
浏览 0提问于2016-03-09得票数 4
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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。
浏览 2提问于2017-06-14得票数 2
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