具有意外预测的tflearn多层感知器
tflearn多层感知器是一种基于深度学习的神经网络模型，用于解决各种机器学习问题。它是TFLearn库中的一个模块，TFLearn是一个基于TensorFlow的高级深度学习库。
多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络模型，由多个神经元层组成，每个神经元层与下一层全连接。它具有输入层、隐藏层和输出层，每个神经元通过激活函数将输入信号转换为输出信号。MLP可以用于分类和回归问题。
MLP的优势在于它可以学习非线性关系，并且可以通过增加隐藏层和神经元的数量来提高模型的复杂性和性能。它适用于各种领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
在腾讯云中，可以使用TensorFlow框架和TFLearn库来构建和训练tflearn多层感知器模型。腾讯云提供了强大的云计算资源和工具，如云服务器、GPU实例、云存储等，可以支持大规模的深度学习任务。
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通过使用腾讯云的相关产品，可以高效地构建、训练和部署tflearn多层感知器模型，实现意外预测等机器学习任务。
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MLP输入层中单个感知器的输入
neural-network
为了更好地理解神经网络，我开始了多层感知器的实现。目前，我已经实现了解决XOR问题的单个Perceptron。从这一点，我想开始构建MLP，但我不确定我是否正确理解MLP结构。假设我有3个属性、2个类和5个输入感知器的数据实例。我应该给每个感知器相同的输入，感知器的每一个输出都应该进入每个隐藏层感知器的输入？我附上神经网络图片。
📷
浏览 0提问于2016-08-18得票数 2
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利用腾讯云GPU构建深度学习网络？
对象存储、深度学习
如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1125提问于2017-12-13
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关于神经网络的不同结构
neural-network、perceptron、terminology、mlp
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/fitnet.html是我为理解将数据拟合到函数所遵循的教程。我对结构和术语几乎没有疑问，它们如下：
1.模型和隐藏层数
所谓隐藏层，是指输入和输出之间的一层。如果层数=1，有10个隐神经元(如第二个图所示)，那么本质上是一个称为MLP的神经网络。我的理解正确吗？总体而言,
如果隐藏层数= 0，则称NN为感知器。
如果隐层数为>=1但小于3，则神经网络成为MLP。链接中的图片是否是MLP的图片，因为它包含一个由10个神经元组成的隐藏层？
如果隐藏层数>3，则称为深度神经网络--即深度学习
浏览 0提问于2019-10-10得票数 2
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如何选择神经网络的隐层数和节点数？
artificial-intelligence、machine-learning、neural-network
多层感知器神经网络中隐藏层的数量对神经网络的行为方式有什么影响？隐藏层中的节点数也有同样的问题吗？
假设我想使用神经网络进行手写字符识别。在本例中，我将像素颜色强度值作为输入节点，将字符类作为输出节点。
如何选择隐藏层和节点的数量来解决这样的问题？
浏览 1提问于2012-02-25得票数 33
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如何获取MLPs输出层中单个神经元的权重？
neural-network、deep-learning、keras、multiclass-classification、mlp
我正在利用Keras开发一个神经网络。它是一个多层感知器(Mlp).输出层有8个神经元。是否有一种方法可以在每次迭代中访问输出层单个神经元的权重和偏差？
浏览 0提问于2019-10-31得票数 2
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在Torch中，如何为我的随机下降增加动量？
lua、neural-network、torch
我正在Torch中实现一个多层感知器神经网络，遵循 (从“示例:训练神经网络”到“火炬基础:测试神经网络”部分)。
现在，我必须在这个神经网络模型中添加一些，但我不知道如何操作。梯度下降部分是：
criterion = nn.MSECriterion()
trainer = nn.StochasticGradient(mlp, criterion)
trainer.learningRate = 0.01
trainer:train(dataset)
我希望有这样的命令: trainer.momentum = 1，但没有这样的东西。
有人知道如何给我的Torch神经网络模型增加动量吗？
浏览 3提问于2015-12-18得票数 2
1回答
Java框架与GPS数据聚类
java、coordinates、neural-network、cluster-analysis
我有一组GPS坐标，必须把它们聚在一起。对于这个任务，我必须使用神经网络和Java语言。我对神经网络完全陌生，所以我找到了我的框架，叫做“神经”。据我了解，经过我的研究，我不得不使用多层感知器(MLP) ir径向基函数(RBF)神经网络来完成我的任务。
确定我有多少簇并不是问题。问题是，如何使神经网络显示在哪一个聚类的位置？
样本数据：
CLUSTER1
54.930225，23.867619
54.930204，23.867532
54.930258，23.86754
CLUSTER2
54.920432，23.901341
54.920323，23.901263
54.920187，23.
浏览 5提问于2012-03-27得票数 0
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点开磁盘管理后没有磁盘1只有磁盘0？
云服务器、官方文档
请描述您的问题
标题：快速入门 Windows 云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2764
浏览 1745提问于2018-01-31
4回答
OCR训练前馈神经网络
artificial-intelligence、neural-network、ocr、backpropagation、feed-forward
目前，我正在学习神经网络，我试图创建一个应用程序，可以训练识别手写字符。对于这个问题，我使用了前馈神经网络，当我训练它识别1，2或3个不同的字符时，它似乎是有效的。但是，当我试图让网络学习超过3个字符时，它将停滞在40 %- 60%左右的错误百分比。
我尝试了多层和更少/更多的神经元，但我似乎不能正确，现在我想知道一个前馈神经网络是否能够识别出这么多的信息。
一些统计数字：
网络类型：前馈神经网络
输入神经元:使用 100 ( 10 * 10)网格绘制字符
输出神经元：字符数量
有人知道我的架构可能有什么缺陷吗？输入神经元太多了吗？前馈神经网络不具备字符识别能力吗？
浏览 10提问于2012-03-13得票数 11
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一个简单的神经网络可以学习应用于四个数字求和的正弦函数吗？
machine-learning、neural-network、deep-learning、regression、trigonometry
我有一个简单的多层感知器，只有一个隐藏层，在隐藏层和输出层都有tanh激活。作为作业的一部分，我创建了一个包含1000个示例的数据集。每个输入(x_i)是一个由四个介于-1.0和+1.0之间的随机数组成的数组。每个标签(y_i)都被生成为sin(x_i[0] - x_i[1] + x_i[2] - x_i[3])。我的MLP接受x_i的4个元素中的每一个元素作为输入，并生成一个输出。对于这个单一的隐藏分层MLP，是否可以学习生成四个输入的总和，然后应用sin函数？
我使用前80%的数据集来训练MLP，并在最后20%的数据集上每1000个时期测试一次，直到50000个时期。使用MSE损失函数，训
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
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为什么使用受限的Boltzmann机器而不是多层感知器？
machine-learning、neural-network、classification
我试图理解限制Boltzmann机器(RBM)和前馈神经网络(NN)之间的区别。我知道，RBM是一个生成模型，它的思想是重建输入，而NN是一个判别模型，其中的思想是预测标签。但是我不清楚的是，为什么你不能仅仅用神经网络来建立一个生成模型呢？特别是，我想到的是深层信仰网络和多层感知器。
假设我对NN的输入是一组名为x的注释，而我的输出是一组节点y。在一个判别模型中，我在训练过程中的损失将是y与我希望x产生的y值之间的差额(例如，类标签的基本真理概率)。但是，如果我刚刚使输出具有与输入相同的节点数，然后将损失设置为x和y之间的差呢？这样，网络将学会重建输入，就像在RBM中一样。
因此，考虑到神经网
浏览 11提问于2015-08-07得票数 16
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如何在matlab中用newff函数将64个输入和一个输出反馈给MLP神经网络？
matlab、neural-network
我有一个8x8矩阵(我将这个矩阵转换为1x64的向量)，并希望将其提供给多层线性规划神经网络，并具有一个具有10个感知器和只有一个输出的1隐藏层。
我该如何使用来做这件事呢？我不知道怎么把它传到网络上？
谢谢，K.A.。
浏览 0提问于2012-09-06得票数 1
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OpenCV是否用零、cv::ml::ANN_MLP初始化权矩阵？
c++、opencv、neural-network、opencv3.3
它在OpenCV docs 上提到过
人工神经网络-多层感知器。
与ML中的许多一次性构造和训练的模型不同，在MLP模型中，这些步骤是分开的。首先，使用非默认构造函数或方法ANN_MLP::create创建具有指定拓扑的网络。将所有权重设置为零。然后，使用一组输入和输出向量对网络进行训练。训练过程可以重复多次，即根据新的训练数据调整权重。
此外，还提到：
UPDATE_WEIGHTS更新网络权重，而不是从头开始计算它们。在后一种情况下，使用Nguyen算法初始化权重。
所以我想知道当我训练一个模型的时候，体重初始化会发生什么。请回答与OpenCV 3.3.1有关的问题。
浏览 3提问于2018-01-03得票数 0
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"mlp“和"mlpML”的区别
r、neural-network、r-caret、mlp
我正在使用R的Caret包来创建最大能源需求的预测模型。我需要使用的是神经网络多层感知器，但在Caret软件包中，我发现有两种mlp方法，即"mlp“和"mlpML”。两者之间的区别是什么？
我读过一本书(Advanced R Statistical and Data Models: Analysis，Machine Learning，and Visualization)中的描述，但它仍然没有回答我的问题。
浏览 0提问于2020-05-12得票数 1
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OpenCV与神经网络的结合
python、image-processing、opencv、neural-network、surf
我想识别车辆(汽车、自行车等)。从静态图像。我正在考虑使用、SURF、来获取有用的、关键点、和描述符，然后训练一个MLP(多层感知器)神经网络。但是，我不知道神经网络的输入是什么，它的输出是什么，这样我就可以识别出车辆所在的图像的哪一部分(可能是画在它周围的矩形)。我知道冲浪可以返回图像中有用的关键点以及它们的描述符(我已经这样做了)。关键点有角，每个键点对应于一个64或128个长向量作为描述符。我不知道的是这些关键点到底是什么，以及它们如何被用作神经网络的输入。
我使用的是OpenCV和Python。
我是新的使用冲浪和其他特征提取方法。与此相关的任何帮助都将是非常好的。
浏览 10提问于2013-01-17得票数 8
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如何将卷积神经网络从一种语言导出到另一种语言？
machine-learning、computer-vision、neural-network、deep-learning、conv-neural-network
我想用一种语言训练卷积神经网络，但在另一种语言中使用它(出于各种与技术/性能相关的原因)。有没有一种通过节省权重来实现这一点的编程方法？
例如，我可以用Python训练一个多层感知器，然后将所有权重保存在一个CSV文件中，然后用Java创建一个新的MLP并使用该文件设置权重。但是，我不确定如何使用卷积神经网络做类似的事情，因为我不知道如何处理卷积层。我认为我的主要问题是理解如何导出/保存网络的卷积部分，然后将它们加载到其他地方。
浏览 0提问于2016-01-22得票数 0
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基于神经网络的Q-学习
neural-network、artificial-intelligence、deep-learning、encog、q-learning
我正在尝试实现一个乒乓球游戏的深层Q学习算法。我已经实现了Q学习，使用表作为q-函数。它工作非常好，并学习如何在10分钟内击败天真的人工智能。但我不能用神经网络作为Q函数逼近器。
我想知道我是否在正确的轨道上，以下是我所做的事情的总结：
我将当前状态、所采取的行动和奖励作为当前体验存储在重放内存中。
我使用一个多层感知器作为Q函数，有一个隐藏层和512个隐藏单元。对于输入的->隐藏层，我使用乙状结肠激活函数。对于隐藏的->输出层，我使用线性激活函数
状态由球员和球的位置以及球的速度来表示。位置被重新映射到一个更小的状态空间。
我正在使用贪婪的epsilon方法来探索
浏览 4提问于2016-09-26得票数 5
2回答
如何在深层神经网络中对抗欠适应
neural-network、deep-learning
当我开始使用人工神经网络(NN)时，我认为我必须与过度拟合作斗争，这是主要问题。但在实践中，我甚至不能让我的神经网络通过20%的错误率障碍。我连我在随机森林上的分数都打不了！
我正在寻求一些非常普遍或不那么普遍的建议，关于应该如何做才能使NN开始捕捉数据的趋势。
为了实现NN，我使用Theano叠加的自动编码器与教程中的代码一起工作(小于5%的错误率)对MNIST数据集进行分类。它是一个多层感知器，上面有softmax层，每个隐藏层后来都被预先训练为自动编码器(在教程，第8章中有详细描述)。有大约50个输入特性和10个输出类。神经网络具有乙状结肠神经元，所有数据都被归一化为0,1。我尝试了许多
浏览 0提问于2014-07-13得票数 59
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什么是训练
neural-network、deep-learning、training
我是一个深入学习的新手，我有一个简单的问题。
我在读一些关于神经网络的文章。它说人们创造了一个简单的神经网络叫做感知器。这个网络不能解决一个非常简单的问题:排他性或。
我认为这是因为我不知道如何训练一个神经网络，也不知道如何为一个神经网络设定权重。
你能用这个例子和：0 & 0 = 0 1 & 0 = 0 0 & 1 = 0 1 & 1 = 1描述一下感知器的训练过程吗？
通过这样的训练，感知器的重量看起来如何？
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
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用于ocr的多层感知器只使用一些数据集。
machine-learning、neural-network、ocr、momentum
新开发
最近，我使用OpenCV的MLP实现来测试它是否能够解决相同的任务。OpenCV能够对与我的实现相同的数据集进行分类，但无法解决我无法解决的数据集。这可能是由于终止参数(决定何时结束培训)。我在100,000次迭代之前停止了，MLP没有泛化。这次网络结构是400个输入神经元，10个隐神经元，2个输出神经元。
实现了多层感知器算法，并验证了该算法适用于异或逻辑门。对于OCR，我教网络正确分类“A”和“B”的字母，这些字母是用粗大的绘图工具(一种标记)画出来的。然而，当我试图教网络分类一个薄薄的绘图工具(铅笔)时，网络似乎被困在山谷中，无法在合理的时间内对字母进行分类。我用GIMP画的信也
浏览 3提问于2013-11-14得票数 1
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