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。

我目前正在研究ScikitLearn中的两个类的分类问题，其中包括求解器adam和激活relu。为了探究我的分类器是否存在高偏差或高偏差，我......

scikit-learn neural-network mlp

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为什么我们需要在PyTorch中明确归零渐变？为什么在调用loss.backward（）时不能将渐变归零？通过在图表上保持渐变并询问......来提供什么样的方案？

python neural-network deep-learning pytorch gradient-descent

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我为参数分配了不同的weight_decay，训练损失和测试损失都是nan。我打印了prediction_train，loss_train，running_loss_train，prediction_test，loss_test和......

python machine-learning neural-network deep-learning pytorch

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我需要在R环境中使用PSO算法训练神经网络。我已经知道关于神经网络（神经网络，AMORE等）的所有R包，但其中没有一个包括PSO训练（...

r neural-network particle-swarm

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我目前正在学习如何在numpy / python中编写神经网络。我使用了本教程中的代码，并尝试对其进行调整以制作可导入的模块。但是，当我尝试使用自己的......

arrays python-3.x numpy matrix neural-network

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我训练了这个模型来对数据集中的图像进行分类。当权重没有被训练时，损失值似乎正常，但在第一个时期之后，损失减少到0，并且所有......

python tensorflow neural-network

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我读到这篇关于反向传播如何运作的文章，我理解他们所说的一切。他们说要找到梯度，我们必须将成本函数的偏导数加到每个权重/ ...

machine-learning neural-network deep-learning backpropagation gradient-descent

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我想训练一个模型来预测物理信号中的一个人的情绪。我有一个物理信号并用它作为输入功能;心电图（心电图）在我的数据集中，共有312个......

python tensorflow keras neural-network deep-learning

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