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1
回答
不同
神经元
的
自定义
角膜
激活
函数
、
我有一个
自定义
的
keras层,我必须创建我
的
自定义
激活
函数
。是否有可能将
不同
神经元
的
固定
激活
放在同一层中?例如,假设我有一个有3个单元
的
密集层,我希望第一个单元
的
激活
是一个relu,第二个单元
的
激活
是tanh,第三个单元
的
激活
是sigmoid;独立于x
的
值,所以这是不好<em
浏览 27
提问于2019-10-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
可以在Keras中创建断开连接
的
隐藏层吗?
、
是否可以使用Keras创建具有
不同
激活
函数
的
隐藏层,它们都连接到输入层,而不是彼此连接? 例如,有10个
神经元
的
隐层,其中5个
神经元
具有ReLU
激活
,5个
神经元
具有Sigmoid
激活
功能。
浏览 5
提问于2017-09-11
得票数 0
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2
回答
如何在Keras中实现RBF
激活
函数
?
、
、
、
、
我正在创建一个
自定义
的
激活
函数
,特别是RBF
激活
函数
: from keras import backend as Kmodel.add(Dense(10, activation = rbf2)) #layer2 如何从layer1获取输入,从layer2获取权重,才能创建
自定义
激活
函数</
浏览 43
提问于2018-12-20
得票数 5
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2
回答
如何在Keras模型中更改
激活
函数
参数?
、
、
、
我试图在我
的
模型中添加一个
神经元
层,它
的
激活
函数
为,其
激活
函数
为max_value =1。当我尝试这样做
的
时候:它给了我以下错误:很
浏览 7
提问于2021-05-30
得票数 0
回答已采纳
2
回答
激活
函数
: Softmax vs Sigmoid
、
、
、
、
我
的
数据集中有2300张图片和两类:男性和女性。下面是我使用
的
模型:该模型
的
精度为0.501897,损失为7.595693(模型在每一个时代都被这些数字所束缚),
浏览 4
提问于2020-12-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
纯神经网络输入输出
激活
函数
、
、
、
TLTR算法允许它
的
输入/输出层也进化
激活
函数
,还是只使用标识? 我正在开发一个定制
的
NeuralNet,很大程度上是受NEAT (增强拓扑
的
NeuroEvolution)实现
的
启发。就我
的
经验和知识而言,大多数网络中
的
输入
神经元
都是在不影响它们所持有的值
的
情况下
激活
的
--它们只是传递它(身份
函数
),输出层
神经元
可以有基于网络试图解决<
浏览 7
提问于2022-02-17
得票数 0
1
回答
如何估计神经网络
的
在线训练复杂度?
、
、
、
、
假设我有一个具有以下结构
的
神经网络隐层1: 20个
神经元
具有重
激活
函数
批量归一化隐层3: 40个
神经元
具有重
激活
函数
批量归一化输出层:4个
神经元
的
logistic回归 那么如何计算在线训练
的
大O复杂度呢?谢谢你
的
热心者
浏览 2
提问于2020-07-01
得票数 0
1
回答
在输出层会有活跃
的
神经元
吗?
、
我知道输入层
的
输入与权重相乘,然后加上偏差。并将输出传递给隐层
神经元
的
激活
函数
。假设我们使用“Relu”作为
激活
函数
,而我们
的
加权和小于0,那么这个特定
的
神经元
就不会被正确
激活
!与此类似的是,如果输出层中
的
某个
神经元
有一些值,并且这个值不被某个特定
的
激活
函数
所接受,那么这个值就会低于这个
激活
<
浏览 0
提问于2021-04-20
得票数 0
1
回答
tic-tac-脚趾
的
神经网络
、
、
我写
的
神经网络可以玩抽搐脚趾游戏。网络有9个输入
神经元
,用于描述板
的
状态(1 -用于网络移动,1.5 -用于对手移动,0-用于空单元)和9个输出
神经元
(输出
神经元
的
最高值表示给定状态下
的
最佳动作)。
激活
功能-乙状结肠。学习方法-Q学习+反向传播。隐藏层中需要使用多少个
神经元
,哪些
激活
函数
更
浏览 2
提问于2017-01-23
得票数 2
1
回答
在tensorflow
的
推理过程中,你如何获得
神经元
的
激活
?
、
、
我想特别知道如何使神经网络中
的
神经元
被
激活
(每个
神经元
在
激活
函数
之后
的
输出)。 在Tensorflow 2
的
模型推理中,当我给出输入时,如何才能得到序列模型中所有
神经元
的
激活
?
浏览 4
提问于2021-03-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
激活
函数
的
权重范围是多少?
、
我正在创建自己
的
神经网络,并想知道权重与
激活
函数
的
关系。我已经对logistic和tanh
激活
函数
进行了编码,并想知道对于每个
函数
,连接到单个
神经元
的
权重是否必须
不同
。现在我有了逻辑
激活
函数
的
权重范围,从0到1,tanh as -1到1。
浏览 1
提问于2017-04-28
得票数 0
1
回答
神经网络中
的
所有
神经元
不是都会开火/
激活
吗?
、
我对
激活
函数
和博客/帖子感到有点困惑,它们不断地提到
神经元
是,而不是
激活
的
,或者是不是被
激活
的
。但是从数学上讲,如果无论是什么
激活
函数
(不管是乙状结肠,tanh,relu)计算出
的
输出值为0,那么下一层中所有连接
的
神经元
不是都得到了这个值吗?如果是这样的话,这不意味着这个
神经元
还在发射/
激活
吗? 或者我错了,
神经元</
浏览 2
提问于2020-03-31
得票数 0
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1
回答
Keras:用于多个多类分类
的
自定义
输出层
、
、
、
、
📷 你好,我对机器学习非常陌生,我想用Python在Keras中构建我
的
第一个
自定义
层。我想使用103个维度
的
数据集来完成分类任务。模型
的
最后一个完全连接层有103个
神经元
(由图像中
的
13个点表示)。前一层
的
五个维度组应连接到输出层
的
三个
神经元
,因此将有20种分类。输出层
的
神经元
代表“真”(图像中
的
“T”),“淡漠”("?")我怎样才能确定,有三个
神经元
浏览 0
提问于2021-09-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于递归神经网络
的
时间序列预测
、
、
、
、
我使用一个来预测一天
的
租金数量,给出输入。我将使用2011年
的
数据进行培训,2012年
的
数据进行验证。我成功地建立了一个线性回归模型,但是现在我正在尝试用递归神经网络来预测时间序列。我知道
的
不多,但我读了一些东西,还有。我想像这样
的
结构。 我要10 input neurons,a hidden layer和1 output neuron。我不知道如何决定隐藏层会有多少
神经元
。在一个教程中,
激活
函数
是sigmoid,虽然我不确定,如果我使用sigmoid
浏览 5
提问于2016-05-12
得票数 0
1
回答
德米特定律--需要内部代理?
、
、
想象一下我们有一个类"NeuralNetwork“ 每个
神经元
由重量、偏倚和
激活
函数
组成。类别
神经元
: def __init__(自,权值,偏倚,
激活
):self._weights =加权self._bias =偏差self._activation =
激活
def
激活
(自,输入):返回self._weights类层: def __init__(自,
神经元
浏览 4
提问于2014-12-09
得票数 2
2
回答
Keras密集层输出为'nan‘
、
、
我正在使用Keras构建一个带有CTC损失
的
RNN模型。model.compile(loss={'ctc_my': lambda y_true,y_pred: y_pred}, optimizer='adadelta') 正常代码( logits
的
元素不是
浏览 1
提问于2018-07-31
得票数 3
1
回答
PyBrain buildNetwork vs FeedForwardNetwork
、
、
、
我是PyBrain
的
新手,我正在尝试创建一个反向传播
的
前馈神经网络,在谷歌上搜索后,在PyBrain中似乎有两种方法可以做到这一点,使用buildNetwork或FeedForwardNetwork。此外,我在课堂上了解到感知器有阶跃
函数
,从我在文档中看到
的
情况来看,似乎没有阶跃
函数
选项。谢谢
浏览 0
提问于2015-10-31
得票数 2
4
回答
神经网络,它们在编码中是什么样子
的
?
基本上,我知道神经网络
的
概念和它是什么,但我不知道它在编码时是什么样子,也不知道如何存储数据,我在谷歌上找到了许多教程,但找不到任何代码,只有概念和算法。谁能给我一段简单
的
神经网络代码,比如"Hello World!"?
浏览 0
提问于2010-07-02
得票数 13
1
回答
如何创建具有多个输出层
的
神经网络(Julia,Flux)
、
、
、
,这样我
的
第一个输出
神经元
就通过一个RELU
激活
函数
,第二个是乙状结肠
函数
。这个网络
的
输出是一对要执行
的
动作,第一个是正值,另一个是二进制选择。我不能定义一个
自定义
的
"relu_sigma“
函数
来进行选择,因为它
的
工作方式是
激活
函数
只接受一个值,而不是一个数组。因此,我不能创建一个
函数
,它知道它是以第一个还是第二个Wx+b作为参数。更广
浏览 1
提问于2019-04-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在MATLAB神经网络工具箱中使用
自定义
神经网络
函数
、
、
该偏置节点
的
作用与输入相同,但它
的
值总是1。它被乘以4个
不同
的
权重,然后发送给第一个隐层中
的
4个
神经元
。第一个隐藏层中
的
每个
神经元
将进入它
的
4个数字相加,然后通过sigmoid
激活
函数
传递这个数字。第一个隐层中
的
神经元
输出4个数,每个数乘以3个
不同
的
权重,然后发送给第二个隐藏层中
的
3个
神经元
。
浏览 4
提问于2014-03-14
得票数 0
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