neural-network 相关问题

网络结构受到生物神经元（脑细胞）简化模型的启发。训练神经网络以通过有监督和无监督技术“学习”，并且可以用于解决优化问题，近似问题，分类模式及其组合。

自我使反向传播无法在Python（2-Neuron-network）中起作用

i我试图用书中描述的为什么机器在第330页上学习的书中建立一个神经网络。这是我的代码，我不知道为什么它不起作用。我在w之前尝试过这样的事情...

python neural-network backpropagation custom-training

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培训和测试数据如何分开？

history = model.fit(X, encoded_Y, batch_size=50, nb_epoch=500, validation_split=0.2, verbose=1)

tensorflow machine-learning keras neural-network

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luntimeError：尝试第二次通过图形向后 - 如何在不使用retain_graph = true的情况下解决？

pytorch neural-network runtime-error backpropagation autograd

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python tensorflow keras deep-learning neural-network

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如何在TensorFlow中动态更改网络？我有一个完全连接的网络。我希望能够动态地更改网络的中间层的结构。最好的方法是什么？我现在所做的就是创建一个

feed_dict

tensorflow neural-network

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训练单层感知时激活功能

时使用sigmoidal激活函数是否有任何优势

machine-learning neural-network artificial-intelligence

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包装“神经网”在r中，整流线性单元（relu）激活函数？

我正在尝试使用R package Neuralnet中的预先实现的“ logistic”和“ tanh”以外的其他激活函数。具体来说，我想使用整流的线性单元（relu）f（x）= max {x，0}。请在下面查看我的代码。

r machine-learning neural-network

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培训和测试数据如何分开-Tensorflow上的keras

history = model.fit(X, encoded_Y, batch_size=50, nb_epoch=500, validation_split=0.2, verbose=1)

validation tensorflow machine-learning neural-network keras

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是因为内部的内容，是的，它是基于本文的两个步骤CCA方法的Word2Vec的变体：

python neural-network nlp rasa-nlu

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我目前正在尝试从变压器体系结构实现注意力层，但它无法正常运行。我已经几天无法弄清楚问题是什么。问题在于，更改输入向量对输出向量的影响几乎为零，同时更改上下文对输出向量非常强烈。有人可以解释这与什么相关吗？

替换代码的最后一部分

c# neural-network transformer-model attention-model

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在用张曲流学习时，在神经网络中逐渐解冻层的正确方法是什么？

python tensorflow keras deep-learning neural-network

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效率NETB0验证损失Stagnan不会降低，验证精度会提高，但Stagnan

使用我的数据集列车1515，验证326，测试327，有6个类，对第一个时期的验证减少，但在几乎最后一个时期的验证损失和准确性中，使用了6个类来自

python tensorflow machine-learning deep-learning neural-network

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为什么自定义的向后功能和火炬。在网络培训后产生不同的结果？

pytorch neural-network backpropagation automatic-differentiation

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<code>mean absolute error (mae)</code>

neural-network keras regression mse

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神经网络不适用于电影数据集这些是我通过Python使用的代码来尝试神经网络以根据这些预测因素找到预测的收入。当我尝试适合模型时，我会收到以下错误： valueerror：异常

python video neural-network

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Https：//www.kaggle.com/datasets/yasserh/wine-quality-dataset/data

.insiep

machine-learning pytorch neural-network loss-function

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我正在尝试使用numpy在python中实现一个感知者，当使用符号z = xw+b时，一切都很好。在研究ML时，我确实看到Z = WX+B也很常见，尤其是在谈论神经网络时。问题在于矩阵的尺寸不累加，我尝试按照网络上的一些答案，但输出没有正确的尺寸。我也尝试询问chatgpt，但它仅在z = xw+b符号之后实现了代码。这是我用于z = xw+b的代码：

是否有人给我一个实现，在使用z = WX+B时会产生相同的结果？我发现的每个实现都遵循z = xw+b符号。我想这取决于您如何指定X和W矩阵，但到目前为止，我还没有运气找到解决我的问题的解决方案。

python numpy machine-learning neural-network perceptron

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没有钙的神经网络我今年14岁，对神经网络非常感兴趣。我从9岁起就一直在编程，最近我发现了AI和神经网络的世界。 14岁会导致一些

很高兴看到您已经处于高级水平，因此我确实建议您继续编程。至于您的具体问题：

neural-network artificial-intelligence

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Importnumpy as np 导入matplotlib.pyplot作为PLT Def Onehot（Y）：返回np.eye（np.max（y.astype（int）） + 1）[y.astype（int）] def ce（y，y_hat）： epsilon = 1e-10 y_hat = np.clip（y_hat，epsi ...

python deep-learning neural-network conv-neural-network

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在tensorflow中是否有类似的功能，例如pytorch中的load_state_dict（）？

tensorflow neural-network deep-learning pytorch

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