我正在试图理解神经网络，从我所看到的一切来看，我知道它们是由节点创建的层组成的。这些节点通过“加权”连接相互连接，通过输入层传递值，这些值通过节点传递，根据连接的“权重”更改它们的值(对吗？)。网络是否记住了加权连接之间的模式？它是如何记住这种模式的？
浏览 25提问于2018-12-16得票数 5
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我将图像的文字字节转换为字节数组，然后将它们转换为双精度数组，然后将整个双精度数组作为输入提供给神经网络，并给出预期的输出。它只在一个字母上训练。当我通过其他字母训练它时，它似乎会以某种方式调整它的权重，使它“忘记”它学到的其他字母。
我怎样才能拥有它，这样权重才不会被过度写入呢？我只是给了它错误的期望值吗？无论如何</
浏览 0提问于2015-04-10得票数 3
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我是机器学习的新手。我对机器学习模型是如何记住它学到的东西感到困惑。以及它是如何学习的。
我知道机器学习的基本流程:首先是数据采集，然后是数据预处理，然后创建训练和测试数据集，然后训练ML学习算法。训练后，用试验数据对模型的准确性进行检验。但是我对算法是如何训练的以及它是如何记住它学到
浏览 0提问于2018-09-03得票数 6
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使用Google Colab，我使用tensorflow制作了一个神经网络，它根据示例生成文本。我跑了60个时代。我怎样才能让我的神经网络保持它所学到的东西。每当我重新运行它时，它都会重新开始。
浏览 13提问于2021-03-01得票数 1
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我一直在尝试在C++中使用神经网络来实现一个可以玩和学习toe的网络。我遇到了一个问题，我一直在想，一旦你结束了这个计划/培训，你如何保持一个拥有它的“记忆”或学习技能的网络呢？目前，它学习，因为你继续播放，但一旦我关闭程序，并重新启动它。又犯傻了。我如何解决这个问题，以及其他大型神经网络如何解决这个问题？
浏览 3提问于2015-12-18得票数 1
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在训练了一个神经网络(NN)来区分干净的音频信号和带有特定“噪声”的信号之后，机器学习模型“清理”了一个未被看到的充满噪声的音频文件，实际发生了什么机制呢？它不对输入音频文件上的模型进行滤波或减法，因为所需音频文件的频率分量似乎“不受干扰”，尽管噪声频率分量与所需音频文件的部分重叠。
感谢您的时间和帮助给一些指导，以回答这个问题。
浏览 0提问于2023-05-24得票数 1
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我想知道学习“新”技术(比如LINQ，WPF，WCF，AJAX，最新的C# 3.0等)最好的方法是什么？
如何才能学到最好的东西？它是通过书本、网络广播、在线文章、教程、示例还是动手实验来实现的？另外，你如何确保你会记住学到的东西？(再读一本书/文章？更深入地挖掘您认为您已经熟悉的主题？)
浏览 1提问于2009-01-20得票数 5
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默认的权重衰减为0.0005。我得到了这个结果。训练准确率: 98%测试准确率: 88%然后将相同的网络与权重衰减0.005一起使用任何人，请帮助我分享为什么它会通过改变权重衰减值来显示为这个样子？
浏览 0提问于2017-09-07得票数 0
然而，我建立了增量式的学习模式，它绝不能忘记它学到了什么。那就是当它学到一些新东西时，它不能忘记它已经学到的东西。我想举一个玩具例子来确保我被理解了。假设我决定使用一个神经网络作为增量学习的模型。如果它是正确的，我希望它记住那个具体的观察，并且永远不要
浏览 0提问于2020-08-12得票数 1
我前段时间开始学习编程，但我总是在学习的东西的组织上苦苦挣扎。
有些东西是你学到的，你不需要回头去回忆就能记住。但有时我会纠结于我以前见过的东西，我在某个地方写下了它，我花了很长时间才找到它。我试着整理我的硬盘中的所有东西，但它仍然没有太大的用处。关于如何组织所有这些概念，你们有什么建议吗？
浏览 3提问于2020-02-13得票数 0
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我只需要检查一下我对辍学正规化技术的理解。根据我的理解，神经元可以以一种可以修复彼此错误的方式相互作用。因此，这会使模型对训练数据学习得太好，从而发生过度拟合。退出是一种技术，每一次训练的每一次重复都会随机丢弃神经元，每一次训练都需要一小批。这样做的效果很简单，就是我们强制神经元依靠自己，克服这种共适应效应。是那么回事吗？
浏览 0提问于2022-10-24得票数 0
我学到了撰写记忆一种状态的方式，比如：因此，在这种情况下，它会记住一个MutableState的String。我的问题是，为什么它想记住一个叫做"MutableState“的东西，而不仅仅是字符串本身，为什么它需要一个额外的层？
浏览 3提问于2022-03-25得票数 0
我已经训练了一个定制的人探测器，它不能很好地检测空中镜头上的perons，这是因为我的数据集缺少一个人的航空图像。是否可以使用最新的检查点继续培训，并为模型添加另一个数据集(不同的tfrecord文件)，还是必须使用更新的数据集重新启动培训？我重新训练了“盗梦空间”模型来检测人，因为没有其他方法从预先训练过的模型中删除其他89个对象。
浏览 1提问于2018-01-18得票数 1
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我最近开始尝试在没有任何NW模块的情况下创建自己的神经网络，但我无法将已经定义的变量放入函数中，因此我将数据放入文本文件中，然后对其进行读写。虽然它不会让我将权重转换回整数，所以我可以将它们乘以它们的学习率。我得到一个错误，说像int这样的东西不适用于基数。如果你们对此有任何建议，将不胜感激。(请记住，我是在学习了一天的机器学习和神经网络之后才开始尝试创建它的，但我当然
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
我试图了解神经网络如何通过学习不同的输入/输出模式来预测不同的输出。我知道，如果输入在反向传播算法中进行权值调整以实现特定的输出，那么权值的变化就是learning...but的模式。当呈现一组不同的输入pattern...thus时，这些知识(权重更新)不会被敲掉吗?这会让网络忘记它以前学到的东西吗？
浏览 1提问于2015-03-14得票数 0
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我正在实现一个机器学习模块，它应该在Raspberry Pi中运行，目前在不同的服务之间共享。我的想法是在设备中只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码，以及包含已使用Keras拟合的神经网络模型的文件。有没有轻量级的库允许加载神经网络的模型(具有所有的权重和偏差设置)，并在给定输入的情况下执行预测？batch_size=5, verbose=0)
regr.model = l
浏览 14提问于2019-05-22得票数 1
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我需要训练一个模型，让它记住一系列的自然数，例如，1-100(1，2，3 .当使用诸如1 2 3 ...74 75 32 76 77等输入序列测试时.99 100 101，应指出这两种不正常现象，即32我计划训练的实际模型输入了大约10k的自然数(，大约300个不同序列中重复的唯一键)，并且测试也将类似于我在上面的例子中提到的，测试文件中有多个不符合序列的数字。我对机器学习的概念很陌生，很难理解这一点。有什么办法吗？
浏览 6提问于2020-06-19得票数 0
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当他们谈论网络的简单性时，这意味着什么？这是否意味着网络越浅，它们越简单，还是意味着可训练参数的数量越少，模型就越简单？
浏览 0提问于2019-11-30得票数 0
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出现了一个问题，现在需要许多具有相似属性(项目符号)的节点，我想出了两种方法 let bullet = SKShapeNode(circleOfRadius所以我的问题是，就计算成本而言，上述两个版本是否使用了相同数量的资源？如果它们的成本不同，成本是否可以比较？或者说，如果在一秒内
浏览 0提问于2018-04-24得票数 1
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