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沙龙
1
回答
为什么在
神经网络
中只有一个隐藏
层
?
machine-learning
、
neural-network
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
我最近做了我的第一个
神经网络
模拟,也使用了遗传进化算法。这是一个简单的软件,它只是模拟收集食物的简单有机体,正如人们所预料的,它们从具有随机和零星运动的有机体进化为具有受控的食物寻找运动的有机体。因为这种有机体很简单,所以我只使用了几个
隐
层
神经元和几个输入输出神经元。我知道,简单地增加神经元就可以制造出更复杂的
神经网络
,但你不能增加更多的
层
吗?或者这会产生某种冗余吗?所有的
神经网络
图,如这一个,总是有一个输入
层
,一个隐藏
层
和一个输出
层
浏览 1
提问于2015-06-16
得票数 1
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1
回答
用遗传算法训练
神经网络
来玩飞鸟--为什么它不能学习?
javascript
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
我一直在学习
神经网络
和遗传算法,为了测试我的学习,我试着制作一种
人工
智能,它能学会玩扑通的鸟:我让它至少运行了10个小时(通宵甚至更长时间),但这位最健康的成员除了避开地板和天花板外,在智力方面仍然没有表现出任何显著的进步输入
是
作为视线的射线(如上面所见),网络是以它们的长度和鸟类的垂直速度来提供的。似乎最好的鸟基本上
是
忽略了所有的视线,除了水平的,当它是非常短,它是跳跃。输出
是
介于0到1之间的一个数字,如果输出大于0.5,则鸟跳。有4个
隐
层
,各有15个神经
浏览 2
提问于2017-07-28
得票数 4
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2
回答
隐藏
层
有多少个单位?
neural-network
、
pybrain
、
fann
我开始学习
人工
神经网络
编程。我想知道是否有某种计算来确定一个前馈多层网络中的
隐
层
根据它的输入和输出的数目应该有多少个单位。例如,在经典的XOR函数中,有2个输入和1个输出。我怎么知道隐藏
层
可能有3个单位?
浏览 4
提问于2014-04-02
得票数 0
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1
回答
神经网络
模型如何对单个
层
中的每个神经元学习不同的权重?
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
feed-forward
我对
神经网络
的工作方式有了很大的了解,并提出了一些相互关联的问题,但我无法找到答案。 考虑一个
隐
层
前馈
神经网络
:如果每个
隐
层
神经元的函数
是
相同的。我不知道
人工
建立神经元间联系的意义。如图片所示,通过这种方式,我们定义了功能的可能功能(即房屋大小和卧室数相加可能代表了房屋可能容纳的家庭大小)。但是完全连接的网络对我来说没有意义。我明白,一个完全连接的
神经网络
应该以某种方式自动定义哪些函数
是
有意义的,但它是如何实现的呢?
浏览 4
提问于2020-05-12
得票数 1
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1
回答
人工
神经网络
绕过
隐
层
输入
neural-network
、
xor
、
backpropagation
、
feed-forward
我刚刚被安排了一项任务来计算一些
人工
神经网络
的输出,并编写一个
人工
神经网络
。简单的事情,以前做过,所以我不需要任何帮助的一般安的东西。然而,有件事让我很困惑。在分配中,拓扑如下(不上传图表,因为这是他的知识产权):- 我不认为这算家庭作业,因为我不需要帮助手头的实际任务。 任
浏览 3
提问于2013-10-30
得票数 2
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3
回答
神经网络
权矩阵解释
python
、
neural-network
嗨,伙计们,我想知道是否有人能帮助我在即将到来的Python
人工
智能考试中回答这个问题。这个问题使我困惑,因为我认为我通常需要更多的信息来回答,但它没有提供。提出的问题
是
‘y_hat = NN.forward(X)’W1和W2矩阵的大小是多少? 如果有人能帮我解决这个问题,我的讲师不
浏览 4
提问于2020-01-16
得票数 0
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1
回答
为什么我们需要
人工
神经网络
中的层次?
neural-network
、
artificial-intelligence
我对
人工
神经网络
非常陌生,我无法理解的
是
为什么我们需要
层
的概念。难道不足以将每个神经元连接到其他神经元,创造一种网络,而不是一种基于分层的结构吗?例如,要求解异或,通常需要至少3
层
,1
层
输入,2
层
神经元,1+
隐
层
,部分神经元,1
层
输出
层
,1
层
神经元。 我们不能创建一个由两个输入神经元(我们需要它们)和一个由其他神经元网络连接的输出的网络吗?
浏览 3
提问于2017-04-04
得票数 4
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1
回答
ImageNeuralNetwork错误不会下降
java
、
neural-network
、
encog
到目前为止,我的问题
是
,当我给
神经网络
更多的图像,
是
32X32,让它训练,错误永远不会下降到低于14%,并在开始时,它跳遍了整个地方。有人能告诉我我做错了什么吗?
浏览 2
提问于2014-11-07
得票数 1
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1
回答
随机森林与
神经网络
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
random-forest
为什么在分类任务中,
神经网络
被认为
是
比随机森林更好的模型?在一个10类分类问题中,我尝试了这两种模型,随机森林的性能要好于有1个
隐
层
的
神经网络
,而比有3个
隐
层
的
神经网络
略差。为了比较它们,我使用了相同数量的估计器(在随机森林中)和神经元(用于
神经网络
中的
隐
层
)。
浏览 0
提问于2020-06-12
得票数 -1
2
回答
人工
神经网络
的雅可比矩阵计算
algorithm
、
matrix
、
neural-network
、
artificial-intelligence
最近,我开始考虑为学习
人工
神经网络
(ANN)实现Levenberg-Marquardt算法。实现的关键
是
计算雅可比矩阵。我花了几个小时研究这个话题,但我不知道如何精确地计算它。假设我有一个简单的前馈网络,有3个输入,4个
隐
层
神经元和2个输出。各层
是
完全连接的。我也有5排长的学习集。 在
神经网络
方面,F和x是什么?
浏览 0
提问于2014-10-01
得票数 7
1
回答
如何训练
人工
神经网络
以找到图像中匹配的位置
machine-learning
、
neural-network
、
computer-vision
我了解到,
神经网络
只擅长回答
是
或否的问题,例如“这是一个人,这是一辆汽车,这是一个苹果”等等。但我看到的例子
是
,ANNs在人满为患的地方寻找匹配的人脸,并被用于传统的机器视觉应用,例如亚像素模板匹配。 这仅仅是
人工
神经网络
和传统匹配技术结合的产物。例如,使用
人工
神经网络
识别哪些特征与已知模板匹配,然后使用良好的旧图像处理来确定这些关键点在图像中的位置?或者是否有可能从网络中得到除“
是
”或“否”以外的其他内容?
浏览 3
提问于2018-04-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
确定
神经网络
合适的神经元数量
c#
、
neural-network
我一直在用
神经网络
做一些研究,整个概念和理论对我来说是有意义的。虽然我还没有找到答案,但有一个问题
是
,一个
神经网络
应该使用多少个神经元。取得适当的/有效的结果。包括
隐
层
,每个
隐
层
的神经元,等等。它是否取决于在
神经网络
中实现的训练/学习算法的类型。它是否取决于向网络显示的数据/输入的类型? 如果能更容易地回答这些问题,我很可能会使用前馈和反向传播作为训练和预测的主要方法。感谢任何人的任何投入,它永远
是
值得赞
浏览 4
提问于2012-06-25
得票数 5
1
回答
人工
神经网络
无法获得
隐
层
激活
python
、
theano
、
keras
我正在使用python2,我试图获得隐藏
层
的激活。我该怎么做才能从一
层
得到激活呢?
浏览 2
提问于2016-06-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
人工
神经网络
模型的精度结果与损失结果不一致?
machine-learning
、
loss-function
、
accuracy
、
loss
本文提出了一种基于
人工
神经网络
的模型,每次训练的准确率为94.65%,损失率为12.06%。现在我的问题
是
,模型的损失不是应该是(100-94 = 6%)还是接近它?ANN模型规范:1输入layer= 5节点,2隐藏layers= 24节点,1输出layer= 5节点优化者:亚当批次大小: 100
浏览 0
提问于2021-08-21
得票数 0
1
回答
如何在NEAT中设置层数(扩充拓扑的神经进化)?
python-3.x
、
es-hyperneat
解空间由整形限制为2
层
人工
神经网络
。无法将配置文件的参数归档,以便我可以获得2个以上的
层
。 我开始修改并使用NEAT的xor2.py文件来用于我的数据集。因此,我的NEAT代码
是
有效的,但我想要超越2
层
ANN。现在,我在解决方案空间中遇到了两
层
人工
神经网络
。有没有办法在配置文件中指定我需要3
层
或更多层?我试着检查配置文件中的所有参数,但找不到。
浏览 36
提问于2019-02-16
得票数 1
回答已采纳
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<
浏览 0
提问于2019-07-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
神经网络
的不良回归输出-一个不需要的上限?
neural-network
、
regression
、
pybrain
在一个项目中,我遇到了一个问题,这个项目使用pybrain(用于
神经网络
的python库)来构建一个
人工
神经网络
,并进行回归作为预测。我使用的
是
三
层
神经网络
,有14个输入,隐藏
层
有10个
隐
神经元,输出2个.一个典型的训练或测试例子
是
这样的, 投入(除以空间):1534334.489 1554790.856 1566060.675 2020 50 45000 -11.399025 13 1.05E-03 1.775475116 20 0
浏览 3
提问于2014-11-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
神经网络
隐
层
和输出
层
节点输出方程
artificial-intelligence
、
neural-network
嘿,伙计们,我对
神经网络
很陌生。我想知道如何给出
神经网络
隐
层
和输出
层
中节点输出的公式。我想知道下面的答案,以及你
是
如何做到的。我也没能在这上面找到任何可检索的阅读材料。 假设我有一个二进制分类问题。假设我有一个有一个
隐
层
的多层
神经网络
。假设我有一个由f(x)=1/(1+e^-z)给出的乙状结肠激活函数。有人知道我如何找到隐藏
层
中节点的输出和输出
层
中节点的输出公式吗?
浏览 4
提问于2011-04-07
得票数 1
2
回答
在Pytorch中创建自定义连接/非完全连接
层
。
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
如图所示,它是一个具有
神经网络
的3
层
,即输入
层
、隐藏
层
和输出
层
。我想设计
神经网络
(在PyTorch中,只是拱),其中输入的隐藏
层
是
完全连接的。但是,从
隐
层
到输出
层
,
隐
层
的前两个神经元应该连接到输出
层
的第一个神经元,第二个神经元应该连接到输出
层
的第二个神经元,等等。应该如何设计呢?
浏览 11
提问于2022-06-23
得票数 3
2
回答
神经网络
中的“细胞”和“
层
”有什么区别?
neural-network
、
deep-learning
、
terminology
所以我明白什么
是
“
层
”。如果模型中有5个
层
,您的数据基本上可以通过5个激活函数转换5次。一个
层
中“神经元”的数量决定了一个
层
产生了多少个输出。Per Wiki:https://en.wikipedia.org/wiki/Long_短期内_内存 如果橙色
是
层
,那么我可以想象每个
层
都有一堆神经元。细胞
浏览 0
提问于2020-08-04
得票数 4
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