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?
我编写了两个简单的神经网络来将两个数字相加,并对一个数字进行平方。我用它们创建了一个程序来将两个数字相乘。 将张量流导入为 tf 将 numpy 导入为 np model_add = tf.ke...
我有以下型号。它训练得很好。我的劈叉形状是: X_train (98, 1, 40, 844) X_val (21, 1, 40, 844) X_测试 (21, 1, 40, 844) 但是,我在...
为什么有时Linear层的out_features比in_features高?
我知道线性中的out_features通常低于in_features以获得更有意义的特征,但有时我看到out_features高于in_features,有时它是e...
我目前有一个关于商店位置和商品名称的数据集,用于预测特定产品的销售情况。 我想使用二进制编码或 pandas get_dummies(),但有 5000 na...
我无法将回归 ANN 的预测中的误差 (mae, mse) 降低到 0.8。我该如何解决这个问题? Python 张量流
我无法使用此回归神经网络将预测中的误差降低至 0.8/0.9。我该如何解决这个问题? 我想预测一个从 1 到 7(整数)的数字,其中...
我有一个前馈回归网络(在带有 TensorFlow 后端的 Keras 中),具有单个隐藏层(30 个神经元)和具有 2 个神经元的输出层(用于复杂信号的虚部和实部)...我的
我想知道CNN的基本架构是否具有旋转等方差性质?我只知道平移等方差,但不确定旋转。 根据我的搜索,轮班表...