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我创建了q_net fc_layer_params = (100,)
train_env.observation_spec(),train_env.action_spec(),time: 3.63 ms (st
浏览 16提问于2021-01-16得票数 3
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DQN理解输入和输出(层)
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我有一个关于DQN的输入和输出(层)的问题。e.gP1不得不向P2走去电流位置P1 (x/y)电流位置P2 (x/y)距离P1-P2到P1-P2 (x/y)UpDownLeftRight对吗？我和输出有什么关系？我得到了4个数组，每
浏览 3提问于2020-12-01得票数 2
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在复制包含该自定义层的模型时，python会引发错误ValueError: Unknown layer: NoisyLayer。该层的实现由here提供。 目标是复制一个网络，创建它的第二个实例。为此，我使用命令net_copy = copy.deepcopy(net_original)，只要我不在要复制的模型中包含上面提到的定制层，该命令就有效。我看到有一种方法可以指定自定义属性(如自定义层)来保存和加载，但我找不
浏览 30提问于2019-05-13得票数 1
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_num_states)q_net= q_network.QNetwork(env2.observation_spec.time_step_spec())
env2.action_spec(),以下是我的输入/观察结果：
tf.Tensor(
浏览 1提问于2019-12-02得票数 3
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我有下面的LSTM模型。有人能帮我理解一下模型的总结吗？( b)我们没有价值？model.summary()
下面是输入
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
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我知道更好的做法是把它分解成几个较小的Lambda函数，更多的是按照每条路线都属于它自己的功能，但这就是现在的情况。我们希望重新设计这个API，这样它就不会全部部署在单一的Lambda上，以及其他的更改上，但是我们需要做一些基准测试，以查看在进行更改时性能上的哪些改进或回归。为了方便这种基准测试，我添加了一些OpenTelemetry包，以添加我们可以在AWS中使用的工具。问题是，将这些包添加到一个层中，会使其超过2
浏览 17提问于2022-04-23得票数 0
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深度卷积训练损失没有减少
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这是我的模型：x = layers.Conv2D(30,(3,3),strides=(2,2),padding='samecross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(0.001)
对优化器有什么建议吗为什么这个模型的损失没有减少？模型中有什么问题吗？来人啊请帮帮我。
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
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自动编码器的实现
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我试图用我自己的Java实现一个自动编码器。从理论上讲，我知道自动编码器基本上是一个对称网络.
一个自动编码器，在训练阶段，使用反向传播，试图获得与输入类似的输出，目的是最小化错误。如上文所示。训练后，上述图像中的层数为7层，而实际层数为4层。所以，在培训的同时，我可以仅用4实现back-p
浏览 6提问于2013-12-28得票数 4
我有几个机会写一篇论文，或者写一些我做过的神经网络的论文。我已经考虑过在所有输出上绘制神经网络，但这并没有多大帮助。仅仅是因为一个层中的每个节点都有这么多的权重，所以很难确定发生了什么
浏览 4提问于2022-06-27得票数 -2
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我有一个简单的CNN (4个conv池层和2个完全连接的层)。
TensorFlow消耗的内存比可用内存更多(显然，这会导致程序崩溃)。我的问题是:为什么TensorFlow需要这么多内存来
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
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我已经初始化了VGG16和InceptionV3，使用了ImageNet权重，并且使用了非常小的学习率，从胸部X射线数据集的第一层学习20K图像(因为医学图像不同于ImageNet类)。据报道，我发现VGG16没有显示过拟合，并且比InceptionV3更精确，并且给出了不太准确的结果。原因何在？
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
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我正在做一个学校项目，设计一个神经网络，对于我使用和作为GIN函数的所有神经元，用户可以为每个层选择激活函数。我有一个理论问题：
浏览 1提问于2018-11-10得票数 0
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小输入深度Convnet的训练
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我是这个深度学习领域的新手。虽然我理解它是如何工作的，并且我成功地运行了一些关于Caffe的教程，但我仍然有一些问题，我无法找到一些令人满意的答案。我的问题如下：
我使用这个32x64窗口检测器的方法是用
浏览 2提问于2016-07-12得票数 2
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在预先实现的keras模型(VGG16等)中，我们指定可以改变模型输入的形状，并仍然加载经过预先训练的imagenet权重。这里是Keras VGG16模型的实现，可供参考。
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
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我使用的是AWS免费使用层，我有一个带有Windows 2008的EC2 (t1.micro)实例和一个RDS (t1.micro)实例。在一个非常小的网站使用了一个月之后(每天大约有30次访问)，它只有一份联系表格，每天在数据库上插入大约6份，现在是账单：2 000 000 I/O =免费层**3,118,431 I/O总数-我不知道为什么会有这么多I
浏览 0提问于2014-01-29得票数 1
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我目前正在为一个具有387个特性和3000个样本的数据集构建一个nn。输出为3类。我将网络结构配置为：我选择了正确的节点和层数吗？如何确定每个层的节点数(输入、隐藏和输出)？有什么规定吗？
浏览 3提问于2016-02-20得票数 26
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我正在创建一个工具，用于根据过去的数据预测软件项目的时间和成本。该工具使用神经网络来实现这一点，到目前为止，结果是有希望的，但我认为我可以通过改变网络的属性进行更多的优化。当涉及到这些设置时，似乎没有任何规则，甚至没有许多最佳实践，所以如果任何有经验的人可以帮助我，我将非常感激。输入数据是由一系列整数组成的，这些整数可以达到用户想要的最高值，但我认为大多数都在100,000以下。有些会低到1，比如项目中的人数和项目成本，以及数据库实体
浏览 0提问于2010-05-24得票数 7
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我经常看到"XOR是神经网络的'Hello World‘“。
我实现了这一点，但即使在一百万次之后，我仍然有一个问题，网络被输入数据1和1卡住了。答案应该是"0“，但答案通常是0.5左右。我检查了我的代码，它是正确的。
如果我尝试在隐藏
浏览 2提问于2018-03-04得票数 2
我使用一个非常简单的模型来对224x224 RGB图像进行分类。为什么我的模特搞混了？该模型很容易处理：但是，当我在图像的下部增加更多的像素时--它的准确
浏览 0提问于2019-10-25得票数 1
简而言之，我有2个经过训练的模型，一个在2个班级上训练，另一个在3个班级上训练。我的代码加载模型、加载图像并预测分类结果。dim = input_shape[self.axis]
TypeError: tuple indices must be integers or slices, not list 这两种模型到底有什么不同除了类定义之外，两者都是以相同的方式构建和训练的。我该如何处理这个问题呢？谢谢。提供到包含创建模型的文件的Git存储库的
浏览 16提问于2020-01-03得票数 1
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