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1
回答
为什么
我
的
递归
神经网络
给我
一个
错误
?
python
、
numpy
、
keras
、
deep-learning
、
recurrent-neural-network
你好,
我
在做
一个
最近
的
神经网络
时得到了这个值
错误
,这个
神经网络
使用openaigym玩cartpole Traceback (most recent call last): model
浏览 21
提问于2019-02-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
CNN还是RNN
我
应该用哪一种?
machine-learning
我
想写一篇关于心脏病发作诊断
的
论文。
我
已经知道CNN是最好
的
诊断方法。但是
我
的
一位高年级学生,他推荐
我
使用RNN,因为在
我
的
例子中,我会使用视频文件,移动文件作为输入数据集。有人能
给我
一些想法吗?提前谢谢。
浏览 2
提问于2018-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在keras中训练多类输入输出
python
、
tensorflow
、
keras
、
training-data
我
正在尝试使用Keras为ANN训练16位二进制输入和16位二进制输出。问题是训练准确率只有15%。训练数据类型
的
最好方法是什么?
浏览 1
提问于2019-10-18
得票数 0
1
回答
递归
函数
的
网络模拟是什么?
recursion
、
mapreduce
、
neural-network
、
cellular-automata
这是Wolfram会议提出
的
一个
雄心勃勃
的
问题:是否存在像这样
的
网络模拟
递归
函数?也许是一种迭代
的
“映射-约简”模式?我们能在包含嵌套传播循环
的
连连节点
的
迭代网络中找到
递归
函数
的
对应函数吗? 分布式计算
的
基本模式之一是地图约简:它可以在元胞自动机(CA)和
神经网络
(NN)中找到。
神经网络
中
的
神经元通过突触收集信息(减少)并发送给其他神经元(map
浏览 1
提问于2011-06-20
得票数 3
2
回答
递归
神经网络
是
神经网络
链吗?
machine-learning
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
recurrent-neural-network
我
在问
递归
神经网络
是不是一系列
神经网络
。
我
认为,根据我
的
理解,可以从一系列
神经网络
构建这样<
浏览 5
提问于2016-10-11
得票数 1
1
回答
前馈
神经网络
与
递归
神经网络
的
基本区别?
machine-learning
、
neural-network
我
经常读到,前馈和
递归
神经网络
(RNNs)之间有着根本
的
区别,这是因为前馈网络缺乏内部状态和短期记忆。乍一看,这似乎是有道理
的
。然而,当使用算法学习
递归
神经网络
时,如果
我
正确理解,
递归
网络将被转化为等价
的
前馈网络。 这就意味着,实际上没有根本
的
区别。
为什么
RNNs在某些任务中表现更好(图像识别、时间序列预测、.)而不是深度
的
前馈网络?
浏览 2
提问于2014-05-24
得票数 7
回答已采纳
2
回答
用TensorFlow训练GPU加速度时
的
递归
神经网络
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我
对并行计算(包括一些CUDA)、前馈
神经网络
和
递归
神经网络
(以及它们如何使用BPTT)有基本
的
知识。如果是这样的话,
为什么
GPU加速工作呢?当时间步
浏览 6
提问于2017-04-26
得票数 4
回答已采纳
1
回答
消失梯度和梯度零点
machine-learning
、
gradient-descent
、
gradient
vanishing gradient在Feedforward Neural Network (FNN)
的
BackPropagation训练中存在
一个
众所周知
的
问题(这里不考虑
递归
神经网络
的
消失梯度)。
我
不明白
为什么
消失梯度不意味着零梯度,也就是我们想要
的
最优解?
我
看到一些回答说,消失梯度并不完全是零梯度,只是意味着梯度
的
更新非常缓慢。然而,梯度体面的停止规则仅仅是\epsilon.中参数
的<
浏览 0
提问于2020-09-30
得票数 1
回答已采纳
4
回答
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
backpropagation
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别? 除了流向之外,还有其他
的
区别吗?假设
我
正在实现反向传播,即它包含正向和反向流。那么,反向传播是否足以显示前馈?
浏览 10
提问于2015-02-09
得票数 42
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2
回答
递归
:
为什么
它
给我
错误
SIGABRT
c++
、
recursion
、
fibonacci
我
收到了SIGMABRT
的
错误
,有人能帮上忙吗?
浏览 3
提问于2022-07-09
得票数 -1
1
回答
TensorFlow:简单
递归
神经网络
python
、
neural-network
、
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我
用TensorFlow建立了一些
神经网络
,比如基本
的
MLP和卷积
神经网络
。现在
我
想转到
递归
神经网络
。然而,
我
在自然语言处理方面没有经验。因此,对于我来说,RNN
的
TensorFlow NLP教程并不容易阅读(也不是很有趣)。如何在TensorFlow?中建立
一个
简单
的
递归
神经网络</
浏览 2
提问于2016-04-25
得票数 9
回答已采纳
1
回答
为什么
递归
神经网络
需要数据集迭代器来准备数据
machine-learning
、
deep-learning
、
recurrent-neural-network
我
有
一个
问题,
为什么
递归
神经网络
需要数据集迭代器来准备数据。你能解释一下原因吗。
浏览 3
提问于2016-11-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
R中
的
神经网络
软件包
r
R中
的
哪个包包含
递归
神经网络
和自联想
神经网络
函数?
我
正在使用nnet和neuralnet函数,但需要使用
递归
神经网络
或自联想
神经网络
。
浏览 3
提问于2012-03-02
得票数 2
1
回答
一种基于RNNSharp
的
双向lstm
c#
、
lstm
我
在
递归
神经网络
方面几乎是新手。
递归
神经网络
,如rnn,lstm,bi-lstm等几乎都是用python实现
的
。
我
想要
一个
递归
神经网络
的
C#工具,找到了RNNSharp。这个框架
的
输入很复杂。如果可能的话,那么请帮助我创建
一个
最小
的
代码片段或链接
的
模型。谢谢。
浏览 3
提问于2019-10-21
得票数 0
1
回答
是否可以用EncogModel创建
一个
递归
神经网络
?
neural-network
、
recurrent-neural-network
、
encog
由于使用了VersatileMLDataSet和执行交叉验证
的
能力,EncogModel非常有用。 然而,
我
看不到创建Elman、Jordan或其他RNN
的
方法。
浏览 14
提问于2019-02-12
得票数 1
回答已采纳
3
回答
什么是
递归
神经网络
,什么是长短期记忆(LSTM)网络,它总是更好吗?
machine-learning
、
neural-network
、
sequence
、
lstm
据我所知,
递归
神经网络
与前馈
神经网络
的
不同之处在于,过去
的
值会影响下
一个
预测。
递归
神经网络
通常用于序列。+ 011
递归
神经网络
会先取最右边
的
0和1,输出1。然后取1,1,输出0,并进位1。取下
一个
0,0,输出1,因为它携带上次计算
浏览 1
提问于2014-07-23
得票数 7
8
回答
卷积
神经网络
和
递归
神经网络
有什么区别?
neural-network
、
difference
、
recurrent-neural-network
我
对
神经网络
这个话题很陌生。
我
遇到了两个术语--卷积
神经网络
和
递归
神经网络
。
我
想知道这两个术语是否是指同一事物,或者,如果不是,它们之间会有什么区别呢?
浏览 6
提问于2014-01-04
得票数 67
2
回答
递归
神经网络
的
复杂性是什么?
neural-network
特别是,
递归
NN需要多少内存作为数据集大小、节点数等
的
函数,以及在给定
一个
新
的
测试点时在运行时评估它
的
代价是多少?
浏览 0
提问于2016-04-04
得票数 6
1
回答
深度学习、深层
神经网络
、人工
神经网络
和进一步术语的确切区别是什么?
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
rnn
在阅读了一些理论之后,
我
对以下术语感到有点困惑:深层
神经网络
前馈
神经网络
深层
神经网络
是一种具有多层结构
的
前馈
神经网络
。
我
知道前馈
神经网络
是什么,但据我所知,深
神经网络
是指在输入和
浏览 0
提问于2019-07-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
时间步长
的
预测取决于未来
的
数据
time-series
、
rnn
、
lstm
、
forecast
、
forecasting
考虑
一个
具有100个时间步骤
的
LSTM模型,每个模型都有输入和目标数据。设f(99)是将第99次时间步长
的
输入数据和第98次时间步骤
的
隐藏状态映射到第99次时间步骤
的
输出数据
的
函数。如果另
一个
LSTM模型仅在第99个时间步骤中对数据进行拟合,则另
一个
LSTM模型
的
映射f( 99 )将是不同
的
。因此,未来
的
数据--也就是第100步
的
数据--被用来在第
一个
LSTM模型
浏览 0
提问于2018-08-08
得票数 0
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