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。
我在网上找到了下面的代码片段,并在谷歌colab上进行了基本的图像分类训练。 有人可以用简单的术语解释一下当我们这样做时到底发生了什么吗
如何将线性图层仅在一维(按行或按列)应用到二维图层 - 部分连接的图层
我正在尝试将线性层应用于仅按列连接的二维张量矩阵,如下图所示。 输入形状为 (batch_size, 3, 50)。我首先尝试使用 2D 卷积,添加...
我目前正在使用 Keras 制作预测模型。它接受两个时间序列并输出 0 到 1 之间的数字。目前,我的准确度非常低,因为该模型仅被视为“
使用 torch.where 对张量进行阈值处理是否会将其张量从计算图中分离出来?
我正在 PyTorch 中编写一个自定义损失函数,用于多类语义分割。该函数的一部分是对张量中选择的通道进行阈值处理,这些通道用 tracker_index 指示...
TensorFlow 二阶导数计算在 Quantum PINN 求解器中始终返回零
我正在尝试实现一个简单的物理信息神经网络(PINN),用于在给定任意标量势的情况下求解与时间无关的薛定谔方程。我认为细节不是
对 Pytorch 中使用 super() 进行神经网络构建感到困惑
我了解在初始化类时使用 super() 从类继承属性和方法。然而,当在神经网络环境中使用它时,例如: 类 Net(nn.Module)...
我正在使用 Tensorflow 在 python 3.6.6 中构建神经网络。我想知道,如何选择隐藏层的数量和这些层中的节点数量?它适用于货币预测机器人,任何
我读到 RNN 是图灵完备的,但前馈神经网络 (FFN) 不是。 但基于万能逼近定理,FFN 可以在给定足够节点的情况下模拟任何函数,而且我们也知道...
我想通过使用2个决策变量来最小化从神经网络获得的预测_Pel
我想通过使用2个决策变量来最小化从神经网络获得的predicted_Pel,以下代码使用一个决策变量,而不是使用2个变量和sh...
我从头开始编写感知器算法,并将训练后获得的权重与训练sklearn感知器模型后获得的权重进行比较。我相信即使是 sklearn ...
我有一个模型,它采用输入张量 以及其他输入 k 和 D。该模型输出多个张量,包括 cs_hat。当我计算 cs_hat 相对于
我正在尝试为我的简单 3 层前馈模型实现稀疏连接的权重矩阵。为此,我为每个层实现了一个掩码,其中包含一定百分比的零,其想法是...
我正在尝试开发一个神经网络来使用这种方法来乘除两个数字。乘法部分进展顺利,但除法却不行——每次运行程序时,对于每个 pai...
我们目前正在使用 keras 和张量流构建神经网络来评估国际象棋位置。我们遇到了单个样本预测速度的问题,它用于......
我使用极限学习机进行分类,发现我的分类准确率只有70+%,这导致我通过创建更多分类来使用集成方法
我正在使用 pytorch 为视频构建 conv3d 模型。输入是 (2, 30, 46, 140, 1) 但 pytorch 读取输入通道是第二个通道,实际上是第四个通道。 self.conv1 = nn....
我在许多神经网络相关论文中看到了直通估计器(STE),例如这个和这个。但我无法理解这个概念。 我想知道是否有人可以解释一下STE。
我正在尝试构建一个简单的单头变压器,用 # 输入 -> 嵌入 -> 单头变压器 -> 密集 -> 输出这些层,我认为我做得太多了,现在我保留
如何在使用经过训练的 YOLO-V8 实例分割模型进行预测期间将边界框值添加到标签文本文件?
我训练了 YOLO-V8 实例分割模型来分割类标签为 0 的对象。我使用 CLI 实例化训练后的模型并根据测试数据进行预测。 !yolo 任务=分段模式=预测
我想设计一个卷积神经网络,占用GPU资源不超过Alexnet。我想用 FLOPs 来衡量它,但我不知道如何计算它。有没有什么工具可以做到?