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沙龙
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回答
神经网络
的
可视化
,
如何
根据
权
值
改变
线宽
?
matplotlib
我想对
神经网络
进行
可视化
,节点之间
的
线条
的
粗细和颜色需要与权重
的
值
相对应(正
的
->红,负
的
->蓝,线条
的
粗细应该
根据
绝对
值
而变化),这一点与以下内容非常相似: NN-SVG 下图所示。 我已经能够使用创建
神经网络
并显示权重
值
,如下面的代码和结果图所示。
如何
才能将代码更改为如上所示
的
绘图。coefs
的</em
浏览 35
提问于2021-03-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
理解初学者
的
重量和偏差?
deep-learning
、
nlp
、
cnn
、
image-classification
、
convolution
我刚开始深入学习,我正在用MNIST数据集构建我
的
第一个模型,我了解整个模型,但有一件事让我有点困惑。我们怎么能得到重量和偏倚?是,
权
值
是我们输入
的
数据,还是它会被分配一些随机
值
,也会有偏差或一些权重。Z=Wh∗x+bh
浏览 0
提问于2020-02-03
得票数 0
1
回答
基于
神经网络
的
强化学习函数逼近
machine-learning
、
neural-network
、
artificial-intelligence
、
reinforcement-learning
我试图用
神经网络
作为函数逼近器来实现用于估计q*
的
片段式半梯度Sarsa。我
的
问题是: q(S,A,w)中
的
权
向量w是指
神经网络
中
的
权
值
吗?如果不是,我将
如何
在算法中使用它?我
的
建议是将其附加到状态和动作a中,并将其插入到<em
浏览 0
提问于2018-03-28
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
用经过训练
的
权
值
可视化
角点
神经网络
?
python
、
keras
、
neural-network
、
visualization
我使用类似于以下内容
的
keras包创建了一个顺序模型:from keras.models import Sequential # Adding the output layer然后,我使用keras
可视化
工具获得了一个没有权重
的
神经网络
可视化
accuracy&
浏览 2
提问于2021-12-05
得票数 0
1
回答
如何
在PyTorch中计算大型
神经网络
的
Hessian
值
?
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
bert-language-model
、
transformer-model
如何
在PyTorch中计算大型
神经网络
或变压器模型
的
Hessian矩阵?我知道torch.autograd.functional.hessian,但它似乎只计算函数
的
Hessian,而不是
神经网络
。问题是,我想计算关于
权
值
的
Hessian函数,但是对于大型
神经网络
来说,把它写成
权
值
的
函数是非常低效
的
。有更好
的
方法吗?如有任何建议,将不胜感激。谢谢
浏览 24
提问于2022-03-14
得票数 2
2
回答
如何
在PyTorch中修剪小于一个阈值
的
重量?
python
、
pytorch
、
conv-neural-network
、
pruning
如何
修剪小于阈值
的
CNN (卷积
神经网络
)模型
的
权
值
(让我们考虑修剪所有<= 1
的
权
值
)。 对于一个以.pth格式保存
的
权重文件,我们
如何
实现这个目标呢?
浏览 5
提问于2020-05-06
得票数 9
1
回答
CNN
的
反向传播训练
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
、
deep-learning
、
backpropagation
我以前在浅层(一层或两层)
神经网络
中工作,所以我对它们
的
工作原理有一定
的
了解,在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递
的
导子,目前我正在研究深层
神经网络
(更确切地说,是CNN),我读过很多关于它们
的
训练
的
文章,但我仍然无法理解CNN训练
的
总体情况,因为在某些情况下,使用预训练层的人使用自动编码提取卷积
权
,在某些情况下,随机
权
值
被用于卷积,然后使用反向传播来训练权重,有谁能帮我给出从输入到全连接层(
浏览 4
提问于2016-07-11
得票数 2
1
回答
LSTM和GRU盖茨
如何
决定在内存中保存哪个单词?
deep-learning
、
lstm
、
recurrent-neural-network
、
gated-recurrent-unit
、
natural-language-processing
GRU中
的
更新门决定在单元格中保存哪个单词,或者清楚什么是单元格状态。gru中
的
更新门
如何
决定何时接近1,何时接近0?基本上,它是
如何
决定保留一个词而不保留一个单词?谢谢
浏览 1
提问于2018-10-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
计算
神经网络
模型
的
最终调整权重
machine-learning
、
neural-network
、
data-science-model
我对
神经网络
算法
的
理解是将数据集
的
第一行/观测输入到
神经网络
模型中,然后反向传播调整
权
值
,直到满足一定条件,
权
值
停止调整。然后,在数据集
的
第2行/观察、数据集
的
第3行/观察等方面再次发生这种情况。那么
如何
计算整个NN模型
的
最终权重呢?
浏览 0
提问于2020-02-13
得票数 -4
回答已采纳
2
回答
在
神经网络
的
哈维尔初始化中,
如何
计算扇入和扇出?
initialization
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我在
神经网络
中发现
的
哈维尔
权
值
初始化
的
变化都提到了扇入和扇出;请告诉我这两个参数是
如何
计算
的
?具体针对这两个例子:2)用形状初始化完全连通层
的
权
值
。 谢谢!
浏览 3
提问于2017-03-08
得票数 17
2
回答
一个
神经网络
的
性能
如何
在不
改变
任何参数
的
情况下发生很大
的
变化?
neural-network
、
parameter
、
matlab
我正在训练一个带有1个乙状结肠隐层和一个线性输出层
的
神经网络
。网络简单地近似于一个余弦函数。
权
值
根据
Nguyen初始化初始化,偏差初始化为1。我使用MATLAB作为平台。在不
改变
任何参数
的
情况下多次运行网络,得到
的
结果(均方误差)从0.5到0.5*10^-6不等。我不明白为什么结果会有这么大
的
变化,我想至少会有一个更窄和更一致
的
错误窗口。 是什么导致这么大
的
差异?
浏览 0
提问于2015-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
建立具有已知权重和偏差
的
神经网络
r
、
neural-network
对于
神经网络
,我有一个已知
的
配置节点、权重、偏差值和激活函数(tanh)。我想把这个
神经网络
作为R中
的
一个“
神经网络
”对象,通过禁止这些部分,而不是拟合一个网络。我该怎么做?我看到了许多适合
神经网络
的
选择,但当我已经知道了组件时,我无法找到
如何
构建一个网络。
浏览 3
提问于2017-03-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
仿人工
神经网络
的
图形模型训练
machine-learning
、
graphical-model
我目前有一个图形模型,
根据
我自己
的
个人经验,我正在映射实体之间
的
不同类型
的
连接,并对这些连接赋予权重。此外,我想了解这些实体与某一特定结果之间
的
联系。看着这个问题,我不禁注意到它和一个典型的人工
神经网络
(ANN)很相似,我想知道我是否能/
如何
将那里
的
一些理论融入我
的
模型中。 让我进一步解释;我有一组实体,我对这些实体有着一系列
的
联系。每种不同类型
的
连接都有其各自
的
权重,如
浏览 0
提问于2017-10-16
得票数 1
3
回答
从tensorflow.js
神经网络
中获取
权
值
tensorflow
、
tensorflow.js
this.model.add(tf.layers.dense({units : 3, useBias : true, activation: 'sigmoid'})) // hidden 2 我检查了tensorflow.js
的
API,但是没有任何关于获取
神经网络
权
值
(内核)
的
内容。那么,我
如何
获得权重,然后
改变
它们,应用新
的
权重?(用于无监督
的
学习)
浏览 0
提问于2018-04-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何
调整
权
值
-反向传播
machine-learning
、
neural-network
、
gradient
、
backpropagation
我决定用遗传算法训练
神经网络
。它们将通过遗传发展,其中一个(多个)可变基因应该是传递函数。例如,我有三个转移功能基因
的
变体。1)log函数3)高斯函数
神经网络
输出有误差,
如何
通过不同参数
的
不同函数对
权
值
进行传递
浏览 3
提问于2012-02-20
得票数 3
1
回答
神经网络
:反向传播阶段一步一步
的
崩溃?
neural-network
、
backpropagation
我必须设计一个功能强大
的
神经网络
的
动画视觉表示(即使用UI,允许您调整
值
等)。它
的
主要目的是帮助人们想象不同
的
数学操作是
如何
和何时在慢动作、实时动画中执行
的
。我
的
可视化
工具和UI一起设置,它允许你调整
值
和
改变
神经元
的
布局,以及前馈阶段
的
可视化
,但是由于我实际上根本不擅长
神经网络
,所以我很难找到最佳
的</
浏览 0
提问于2021-01-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
神经网络
权
值
与迭代关系
的
绘制
math
、
neural-network
、
deep-learning
我想要建立一个深入学习
可视化
工具。这张照片是从这个网站拍摄
的
。如果我理解得很好的话,文件上说这是重量
的
平均大小
的
对数。所以,对于我
的
神经网络
的
每一层,我都会有一条曲线?但我不确定计算一条曲线上一个点
的
公式是:。谢谢你
的
帮助!
浏览 4
提问于2017-11-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
多层
神经网络
在学习速率为0.1
的
10年代后收敛到无穷大
java
、
neural-network
因此,我试图设计一个多层
神经网络
,由3个输入神经元、3个隐神经元和1个输出神经元组成。0d,1d,0d =>1d1d,1d,0d =>0d hidden[]是隐层之间
的
权
值
,输出层input[]是输入层和隐层之间
的
权重。忽略D 这是代码,它在仅
浏览 2
提问于2013-12-18
得票数 1
回答已采纳
2
回答
是否有一种方法可以
可视化
我
的
图像分类器识别出
的
图像?
tensorflow
如果我已经训练了我
的
图像分类器,许多图像是黑色素瘤和其他皮肤癌
的
特写图像。然后让它用经过训练
的
模型对一张有另一种元素
的
照片进行分类,例如手上
的
黑色素瘤(背景中
的
其他元素看起来像黑色素瘤,假设桌布上有黑色素瘤
的
图案)。 是否有一种方法可以将图像分类器识别为黑色素瘤?输出圆圈/突出显示照片中发现
的
黑色素瘤?
浏览 0
提问于2018-08-13
得票数 2
1
回答
神经网络
:隐层计算误差
machine-learning
、
neural-network
、
computer-vision
我是新
的
神经网络
,并试图建立一个超简单
的
神经网络
超过一个隐藏层。 在
神经网络
训练阶段调整
权
值
时,
权
值
的
调整程度部分取决于该神经元对下一层神经元
的
“误差”程度。因此,我们需要知道下一层
的
错误。只需要一个隐藏层就可以计算出这一点,因为我们
的
训练数据已经为我们提供了预期
的
输出,所以我们只需要使用输出层(简单地说,目标输出)。当存在多个隐藏层时,计算误差
浏览 5
提问于2017-04-22
得票数 5
回答已采纳
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