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。

Adam 优化器和梯度下降

我试图了解 Adam 优化器和梯度下降优化器之间有什么区别，以及哪一个最适合在哪种情况下使用。我正在查看 TF 网站，但我...

python-3.x tensorflow machine-learning neural-network deep-learning
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批量大小会影响模型的准确性吗？

我使用 ResNet18 主干网和研究建议的技术训练了 Cifar100 数据集，最终得到了一些令人惊讶的结果。我先尝试了两次

deep-learning neural-network conv-neural-network normalization batchsize
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批量大小会影响模型的准确性吗？

我使用 ResNet18 主干网和研究建议的技术训练了 Cifar100 数据集，最终得到了一些令人惊讶的结果。我先尝试了两次

deep-learning neural-network conv-neural-network normalization
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Mini-batch 的表现比 Batch 梯度下降差？

我能够从批量梯度下降（批量大小37000）中获得相当好的结果，但是当我尝试小批量梯度下降时，我得到的结果非常差（即使使用adam和dropout）。 在批次 gd 中，我是

deep-learning neural-network
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随机梯度下降（SGD）与小批量大小 1

随机梯度下降基本上是批大小 = 1 并选择随机训练行的小批量训练的名称吗？即它与“正常”梯度下降相同，只是

machine-learning neural-network gradient-descent stochastic mini-batch
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随机梯度下降与小批量大小 1

随机梯度下降基本上是批大小 = 1 并选择随机训练行的小批量训练的名称吗？即它与“正常”梯度下降相同，只是

machine-learning neural-network gradient-descent stochastic
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什么是神经网络训练中的纪元

当我阅读如何在 pybrain 中构建 ANN 时，他们说： 对网络进行一些时期的训练。通常你会设置一些东西 比如这里的5个， trainer.trainEpochs( 1 ) 我查了一下这是什么意思，

machine-learning deep-learning neural-network artificial-intelligence pybrain
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神经网络训练中纪元的含义

当我阅读如何在 pybrain 中构建 ANN 时，他们说： 对网络进行一些时期的训练。通常你会设置一些东西 比如这里的5个， trainer.trainEpochs( 1 ) 我寻找那是什么...

machine-learning artificial-intelligence neural-network pybrain
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使用神经网络从图像数据集生成图像

我不是在寻找一大堆代码作为解决方案，只是需要实现的模型的名称或一些链接就很好了。 我的问题是我有一个由数百个 128x128 i 组成的数据集...

neural-network lstm generative-art
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生成对抗网络中如何使用判别器的输出来训练生成器

最近我了解了生成对抗网络。 对于训练生成器，我有点困惑它是如何学习的。以下是 GAN 的实现： `# 火车发电机 z =

machine-learning deep-learning neural-network generative-adversarial-network
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GAN 中的损失函数

我正在尝试构建一个简单的 mnist GAN，不用说，它不起作用。我进行了大量搜索并修复了大部分代码。虽然我无法真正理解损失函数是如何工作的。 这是...

python tensorflow machine-learning neural-network generative-adversarial-network
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ReLU 激活函数在神经网络中如何工作？

有人能告诉我ReLU（修正线性单元）是如何工作的吗？ 理论上，我明白了，但我需要一些演示。一个简单的 2x2 矩阵就可以了。希望你能在这方面帮助我。这与...

machine-learning deep-learning neural-network activation-function relu
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它是如何工作的：神经网络中的修正线性单元

谁能告诉我上述算法是如何工作的。理论上我明白了，但我需要一些演示。一个简单的 2x2 矩阵就可以了。希望你能在这方面帮助我。这与...

neural-network deep-learning
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如何处理 CNN 中的过度拟合？

我正在使用 PyTorch 构建图像分类模型。目前，各种军用飞机分为三类（F15、F16和F18，数据集从这里下载：https://www.kaggle....

deep-learning pytorch neural-network conv-neural-network
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针对不同的输入版本独立训练神经网络模型

我正在使用 PyTorch 来训练神经网络模型，称为“top_model”。下面，我概述了我的设置，然后详细描述了我面临的挑战。 班级

optimization deep-learning pytorch neural-network
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TypeError：无法将 CUDA 张量转换为 numpy。首先使用 Tensor.cpu() 将张量复制到主机内存

我正在使用修改后的predict.py来测试修剪后的SqueezeNet模型 [phung@archlinux SqueezeNet-Pruning]$ python Predict.py --image 3_100.jpg --model model_prunned --num_class 2 预测中...

numpy neural-network pytorch pruning
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训练期间更改模型

我正在张量流中创建一个模型，所有层都以 relu 作为激活层。然而，当批量大小增加到 500 时，我想更改模型，使倒数第二层......

tensorflow machine-learning neural-network variable-initialization
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PyTorch - 运行时错误：形状“[16, 400]”对于大小 9600 的输入无效

我正在尝试构建 CNN，但出现此错误： ---> 52 x = x.view(x.size(0), 5 * 5 * 16) 运行时错误：形状“[16, 400]”对于大小 9600 的输入无效 我不清楚这是什么

python pytorch neural-network conv-neural-network artificial-intelligence
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Pytorch 预期为 1D 张量，但得到了 2D 张量

我一直致力于用Python从头开始制作神经网络。输入张量的形状为 [400,3]，target_tensor 的形状为 [400]。我在求重量导数时遇到错误...

python machine-learning neural-network pytorch tensor
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ml5js“检查时出错：期望dense_Dense1_input具有形状[null,2134]，但得到形状为[1,37]的数组”

我正在使用 ml5js 训练模型来预测在给定这些字段的情况下将在面包店出售的商品数量： 星期几 下一个假期 直到下一个假期的天数 平均云覆盖率 平均预测值 平均温度

javascript machine-learning neural-network machine-learning-model ml5.js
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