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沙龙
1
回答
完全
连接
层
在
深度
学习
中
的
作用
是什么
?
deep-learning
全
连接
层
(FC)
在
深度
学习
中
的
作用
是什么
?我看到有些网络有1个FC,有些有2个FC,有些有3个FC。有人能给我解释一下吗? 非常感谢
浏览 53
提问于2019-02-18
得票数 0
1
回答
在
Matlab 2019b/2020a
中
,当构建DNN时,如何将
完全
连接
的
层
的
输出重塑为2D形状,以便预先训练
的
CNN可以跟随?
matlab
、
deep-learning
我正在使用
深度
学习
工具箱来设计一个
深度
神经网络。在网络
中
,2D卷积
层
需要遵循
完全
连接
的
层
。但是deepNetworkDesigner不允许这样
的
结构,因为
完全
连接
层
的
输出是1D
的
。
在
像Torch这样
的
其他框架
中
,解决这个问题
的
方法是将完整图层
的</e
浏览 1
提问于2020-10-20
得票数 0
1
回答
为什么
在
构建用于分类
的
网络时,最后一
层
是密集
层
?
deep-learning
我是
学习
深度
学习
的
初学者。密集
层
是
完全
连接
的
,会导致过拟合,但为什么只对最后一
层
使用密集
层
?
浏览 6
提问于2018-01-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
深层CNN
中
卷积
层
的
直观解释
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
我正在
学习
一些关于
深度
学习
和CNNs
的
知识。我懂数学。然而,我有点困在一个与过滤器相关
的
基本概念上。
在
卷积
层
中
,对应于
深度
的
滤波器数目。例如,如果我有128个过滤器,我将将每个过滤器分别应用于图像。既然所有这些过滤器都被应用到图像上了,这会不会使图像
完全
连接
呢?(图像
连接
到每个过滤器)。能给我一
层
不同尺寸
的
过滤器吗?
浏览 0
提问于2018-08-02
得票数 2
1
回答
如何在keras
中
实现具有任意节点
连接
的
前馈网络?
keras
我读过一些例子,说明如何在keras中用顺序类和图类构造
深度
学习
模型。但是,我看到,独立地使用顺序或图,假设一个
层
的
每个节点都与另一个
层
的
所有节点
完全
连接
,不是吗?我
的
疑问是,如果我想构建一个没有
完全
连接
的
深度
前馈网络,例如第二
层
的
第一个节点没有
连接
到第三个layer...etc
的
第二个节点,
浏览 1
提问于2018-01-05
得票数 1
1
回答
如何在keras
中
实现具有任意节点
连接
的
前馈网络?
deep-learning
、
keras
我读过一些例子,说明如何在keras中用顺序类和图类构造
深度
学习
模型。但是,我看到,独立
的
,如果我使用顺序或图,假设一个
层
的
每一个隐藏单元都与另一
层
的
所有隐藏单元
完全
相连,不是吗?如果我想构建一个
深度
前馈网络,它没有
完全
连接
,例如第二
层
的
第一个隐藏单元没有
连接
到第三个layer...etc
的
第二个单元,即使我想在属于非连续<em
浏览 0
提问于2018-01-05
得票数 2
1
回答
深度
学习
中注意
层
与
完全
连接
层
的
差异
machine-learning
、
deep-learning
、
rnn
、
attention-mechanism
在过去
的
几年里,关于
深度
学习
中所谓
的
“注意”机制(如1,2)
的
论文有好几篇。其概念似乎是我们希望神经网络关注或更多地关注某些特征,并在NLP和相关
的
序列模型
中
取得了一定
的
经验成功。当我查看一些代码示例时,比如这个一,添加一个注意
层
是有意义
的
,并且似乎提高了LSTM模型
的
性能。然而,它看起来非常像一个规则
的
,
完全
连接
的
层<
浏览 0
提问于2022-08-11
得票数 3
1
回答
如何训练和微调全无监督
的
深层神经网络?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
unsupervised-learning
、
autoencoder
在场景1
中
,我有一个多层稀疏
的
自动编码器,试图复制我
的
输入,所以我
的
所有
层
都与随机启动
的
权重一起训练。
在
没有监督
层
的
情况下,
在
我
的
数据
中
,这没有
学习
到任何相关信息(代码工作正常,因为我已经
在
许多其他深层神经网络问题中使用过它) 在场景2
中
,我只是
在
一个贪婪
的
分层训练
中
训练多个
浏览 3
提问于2016-01-29
得票数 4
回答已采纳
1
回答
回归器
的
初始化
是什么
?
deep-learning
、
face-detection
、
face-recognition
我是一个新手简历和
深度
学习
的
学生我会带上一整段我想问
的
我已经
在
谷歌上搜索过这句话,但唯一
的
结果是初始化回归或只是回归。 这
是什么
意思?TT
浏览 15
提问于2019-07-08
得票数 0
回答已采纳
3
回答
只使用
完全
连接
层
(而不是卷积
层
)构建残差网络有意义吗?
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
deep-residual-networks
残差网络总是用卷积
层
构建
的
。我从未见过仅具有
完全
连接
层
的
剩余网络。构建仅具有
完全
连接
层
的
剩余网络是否可行?
浏览 8
提问于2020-05-26
得票数 6
1
回答
keras模型
的
no_top权值
deep-learning
、
keras
、
conv-neural-network
预训练
的
深度
学习
模型有两种类型
的
权重与它们相关联,顶部(即密集
的
全
连接
层
)和without_top(去除密集
的
完全
连接
层
)。我想知道如何训练no_top权重
的
模型 我有一个架构,我想为它创建一个权重,训练它
的
cifar10,data.So,如何训练?
浏览 0
提问于2018-02-12
得票数 1
1
回答
CNN
中
完全
连通
层
和双线性
层
有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
computer-vision
Fully Connected
层
和Bilinear
层
在
深度
学习
中
的
区别
是什么
?
浏览 0
提问于2018-05-14
得票数 13
2
回答
如何在PyTorch
中
实现时间分布密集
层
deep-learning
、
pytorch
在
一些分析时态数据(如音频或视频)
的
深度
学习
模型
中
,我们使用了一个“时间分布密集”
层
(TDD)。这所创造
的
是一个
完全
连接
(密集)
层
,它分别应用于每一个时间步骤。如何在
中
手动实现
的
时间分布密集性?
浏览 13
提问于2020-04-22
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何用Keras修剪某些重量(而不是冻结一
层
)?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
pytorch
我试图
在
一个
深度
模型
中
修剪一些与Keras
的
连接
。这些
连接
位于不同
的
位置和不同
的
完全
连接
层
,因此设置layer.trainable=False对我不起
作用
。那么,如何在Keras
中
修剪这些
连接
(
在
训练期间将它们
的
重量冻结到0)?我需要写我自己
的
图层吗?像PyTorch这样
的
其
浏览 0
提问于2019-03-12
得票数 0
1
回答
将图像和标量输入结合到神经网络
中
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
ensemble-modeling
我正在寻找将CNN与图像输入和标量值相结合
的
最佳方法。 我知道其中一种方法是用这个标量值
连接
扁平
层
。但是扁平
层
包括例如2048这样
的
标量值,其大小与单个输入值不同。如果在实际任务
中
,这个标量值比图像具有更大
的
影响。其中一个例子是一个文本和图像
的
组合,然后在此基础上进行一些融合,但我仍然认为这是一个有点不同
的
任务,因为从文本模型和CNN网络
中
得到
的
向量是
完全
相同
的
。
浏览 0
提问于2018-08-03
得票数 2
5
回答
深度
学习
和传统的人工神经网络机器
学习
有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
deep-learning
你能简单地解释一下和传统机器
学习
之间
的
区别吗?要使一个神经网络变得“深”需要多少个层次?这都是市场炒作吗?
浏览 14
提问于2016-04-12
得票数 7
回答已采纳
1
回答
用Keras建立故障分类LSTM神经网络
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
lstm
、
rnn
目的:将风电机组
的
时间序列数据实时分类为异常数据或非异常数据,并从中预测异常在以后更精细
的
模型
中
的
位置。我
的
问题是如何创建一个LSTM来分类数据,而不是预测一个值?用乙状结肠?
浏览 0
提问于2018-06-06
得票数 0
1
回答
非连续数据集
的
深度
学习
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
machine-learning-model
我正在使用这数据集,这是学生学术细节
的
记录,我想预测学生
的
表现。如何在这类(非连续
的
)数据集上应用
深度
学习
。我在网上搜索,但找不到任何相关
的
东西。 谢谢你!!
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
房屋
的
云ML预测关闭-回归示例
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
我无法预测一个合理
的
值。我可以通过以下方式
在
云中运行预测任务PREDICTIONS [5.268091678619385] 这很奇怪,因为此数据
的
正确MEDV值(train- data -0
浏览 0
提问于2018-03-24
得票数 1
1
回答
训练图像应该包含单个或多个对象实例吗?
computer-vision
、
multiclass-classification
、
object-detection
、
object-recognition
我对ML非常陌生,所以我为这个潜在
的
琐碎问题道歉;我一直无法找到我
的
问题
的
明确答案。现在,问题是:哪些图像最合适,哪些我应该扔掉,为什么?例如,每个个体
的
训练图像必须包含一条并且只有一条鲨鱼(每只
浏览 0
提问于2022-09-27
得票数 0
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