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沙龙
1
回答
使用深度学习/cnn进行目标检测的1通道/灰度图像
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
object-detection
基本上,当我们只有一个通道来自热像、红外相机、TOF相机、雷达等来源时,我们寻找简单且对计算要求较低的深度
神经
网络。
浏览 26
提问于2019-11-12
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1
回答
神经
架构
搜索
的输出是什么?
automl
训练之后,
神经
架构
搜索
的输出应该是什么? 这是训练过程中最好的架构,还是模型产生的最后一个架构?
浏览 10
提问于2019-07-25
得票数 0
1
回答
如何从数学上定义
神经
网络模型的体系
结构
?和它相关的函数空间呢?
neural-network
我的目标是正确地定义
神经
架构
搜索
(NAS)的
搜索
空间。如何从数学上量化拓扑
结构
? 如何定义每一层的编号?激活功能?
浏览 0
提问于2019-04-19
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1
回答
给定一个输入/输出序列和一组修改该输入的节点,您能找到一个图的拓扑吗?
machine-learning
、
graphs
、
information-theory
我正在处理一个问题,在这个问题中,我必须建模一个图拓扑,其中节点是可以应用于输入的逻辑/算术操作。网络接收多维输入,并返回维数较少的多维处理输出.我要做的唯一的事情就是一组输入/输出对和一组可能的节点。节点是唯一的,因此可以组成图的可能子集数量有限。还有几种加剧因素:节点可能接收多个或仅仅一个输
浏览 0
提问于2019-12-29
得票数 2
2
回答
神经
网络的模型参数和超参数及其训练验证阶段的整定
machine-learning
、
neural-network
在那个人工
神经
网络中,我是机器学习的新手。我在R中使用nnet软件包进行
神经
网络的训练。模型参数和超参数有什么区别?我听说在我们设置模型参数之前就设置了超参数。人工
神经
网络的超参数和模型参数是什么?即是否在
神经
网络训练阶段调整超参数,在验证阶段调整模型参数?
浏览 0
提问于2017-03-16
得票数 3
2
回答
人工
神经
网络建立自己的连接
neural-network
、
biological-neural-network
我一直在阅读有关前馈人工
神经
网络(ANN)的文章,通常它们需要训练来修改其权重,以实现期望的输出。当接收到相同的输入时,它们也将始终产生相同的输出(生物网络不一定)。然后我开始阅读关于进化
神经
网络的文章。然而,进化通常涉及将两个父母的基因组重新组合成一个新的基因组,没有“学习”,而是通过适应度测试进行真正的重组和验证。 我在想,人类的大脑管理着自己的连接。有没有一种
神经
网络拓扑可以做到这一点?一旦
神经
网络有了不良反应,要么相应地调整它的权重,要么可能创建随机的新连接(我不确定大脑是如何创建新连接的,但即使我没有,创建新连接
浏览 4
提问于2013-01-05
得票数 7
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1
回答
我在遗传
神经
网络中变异和交叉什么?
neural-network
、
genetic-algorithm
我写了一个
神经
网络,用吃其他东西的东西做了一个小应用。目前,我正在记录来自每一个个体的所有输入和输出,每一帧。这个过程需要超过3分钟,我不确定这是否是我在遗传
神经
网络中应该做的。我的方法其实挺好的。只有低效令我烦恼。(我当然知道,我可以减少人口。)谢谢。
浏览 2
提问于2015-03-19
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3
回答
增加或降低增加
神经
元或体重的学习率?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我有一个卷积
神经
网络,我修改了
结构
。我没有时间重新训练和执行交叉验证(网格
搜索
最优参数)。我想直观地调整学习速度。在下列情况下,我是否应该增加或降低RMS (基于SGD)优化器的学习速率: 我给完全连接的层增加了更多的
神经
元?在卷积
神经
网络中,我在完全连接之前去掉了一个次采样(平均或最大池)层,并且增加了特征映射和softmax输出之间的完全连接单元的数量(这样就有更多的权值连接到顶部完全连接的
神经
元)?
浏览 7
提问于2015-12-27
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1
回答
keras.layer.Dense(32)与keras.layer.SimpleRNN(32)的差异?
deep-learning
、
keras-layer
我理解什么是
神经
网络和RNN,但是api的直觉并不清楚。当我看到keras.layer.Dense( 32 )时,我把它理解为有32个
神经
元的层。但还不清楚SimpleRNN(32)是否意味着相同。
浏览 9
提问于2017-04-06
得票数 0
1
回答
什么是tensorflow中的
神经
结构
学习?
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
、
data-science-model
什么是
神经
结构
学习?
神经
网络和
神经
结构
学习的区别是什么?
浏览 0
提问于2020-03-12
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2
回答
Tensorflow模型的超参数整定隐藏层大小和隐层数
tensorflow
、
optimization
、
deep-learning
、
hyperparameters
正如我之前测试过的,由于有大量的超参数,一般的超参数优化算法(网格
搜索
和随机
搜索
)是不够的。我可以使用PBT或贝叶斯优化来调整网络
结构
吗?一般来说,除了网格
搜索
和随机
搜索
之外,是否有优化方法来调整隐藏层的大小或隐藏层的数目?
浏览 13
提问于2022-12-04
得票数 1
1
回答
Python反向传播-如何初始化启动激活?
python
、
networking
、
neural-network
、
backpropagation
我在实现这个backprop网络时遇到了一些问题。我真的不知道如何开始,因为在这个网络中,我的第一层只有8个节点。但我的提示在训练集中给出了10个。[0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0] ######################################################################################## Preparati
浏览 1
提问于2014-04-08
得票数 0
1
回答
自组织映射和
神经
气体之间的区别是什么
neural-network
、
pattern-recognition
、
self-organizing-maps
我发现很难理解自组织映射和
神经
气体之间的区别。我读了和它们都是一样的,对吧?SOM算法是 这两种算法有什么不同? 我不明白这是什么意思。有人能帮我理解一下吗?
浏览 2
提问于2015-12-04
得票数 3
1
回答
NeuPro语言?
artificial-intelligence
、
neural-network
该语言的名称是"NeuPro“-它将用于
神经
网络的工作,其语法似乎与prolog非常相似。无论如何,如果有人能提供一些参考资料,我会很高兴。
浏览 0
提问于2009-10-02
得票数 3
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1
回答
训练验证.基于
神经
网络和网格
搜索
的测试分割
machine-learning
、
neural-network
、
artificial-intelligence
我在机器学习环境中工作,使用
神经
网络。 测试集:用于评估模型的性能。我想用网格
搜索
来选择一个好的网络架构(我的问题不太复杂,数据集也不太大,所以这是可行的),但我不确定如何将这种三向分割应用于我的问题。单独拟合一个
神经
网络(例如,使用keras),因此只要学习权重,就可以将数据集分割成训练和验证集(使用EarlyStopping回调
浏览 0
提问于2019-08-10
得票数 1
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1
回答
深度
神经
网络架构选择的最佳方式是什么?
keras
、
deep-learning
、
artificial-intelligence
是否有为更深层次的网络选择最佳
结构
的方法?(除了试验和错误。)
浏览 1
提问于2020-07-30
得票数 0
1
回答
如何处理具有树
结构
的输入?
neural-network
、
hierarchical-data-format
当有一个向量时,使用MLP
神经
网络。 现在您已经对一个实例进行了预处理,结果是一个树
结构
。简单地说,树
结构
始终是同一棵树;只有节点值在实例之间有所不同。 需要什么样的
神经
网络架构才能消耗树
结构
的信息,同时还要利用树节点之间的连接?
浏览 0
提问于2018-01-03
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1
回答
FF
神经
网络有多敏感?
machine-learning
、
neural-network
CrossPost: 最后,每个隐藏层是否应该包含相同数量的
神经
元?
浏览 6
提问于2014-06-19
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1
回答
MLP超参数
搜索
的界
neural-network
、
hyperparameter
我试图为一个特定的问题优化一个
神经
网络的
结构
,但似乎有太多的超参数,我担心有更好的选择,我没有去探索(例如,我可能被困在一个局部极小值中)。隐藏层的数量和层的宽度。激活函数和损失函数 非常感谢!
浏览 0
提问于2017-06-16
得票数 1
1
回答
神经
网络可以训练来识别抽象的模式形式吗?
neural-network
、
artificial-intelligence
、
oeis
一个熟练创建/训练的
神经
网络。我的理解是,人工
神经
网络可以被训练来寻找特定的序列模式(同样- n^2,2x+5等)。我想知道的是,它是否能识别出一个更一般的模式,比如n^y或xy+z。
浏览 9
提问于2015-04-01
得票数 0
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