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沙龙
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回答
神经网络
的
应用
?
machine-learning
、
neural-network
目前,我正在学习机器学习中
的
Networks,并认为它非常有趣,但我不知道NN除了在机器学习和人工智能中还有其他
应用
。我试过研究这些东西,但都做得不够。
浏览 0
提问于2017-11-13
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1
回答
人工
神经网络
中
的
无监督学习
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
neural-network
、
unsupervised-learning
如果我要用遗传算法训练一个人工
神经网络
的
权重,这是什么类型
的
学习呢?我相信它是无人监管
的
但它有名字吗?它似乎可能属于强化学习,但我不太确定。
浏览 4
提问于2014-02-23
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2
回答
如何将不确定性传播到
神经网络
的
预测中?
machine-learning
、
neural-network
., e_n
的
输入x_1, ..., x_n。我正在使用它们在经过训练
的
神经网络
上预测输出y_1, ..., y_m。我如何获得我
的
预测
的
1-sigma不确定性?我
的
想法是用具有均值为10000和标准差e_i
的
正态噪声随机扰动每个输入y_i大量次(比方说10000),然后取每个预测样本
的
中位数和标准差。这行得通吗?我担心这只考虑了“随机”误差(来自测量),而没有考虑“系统”误差(来自网络),也就是说,每个预测本身都有一些在这种方法中没有考虑到
的
浏览 1
提问于2015-10-25
得票数 1
1
回答
人工
神经网络
与光学字符识别
neural-network
、
ocr
人工
神经网络
是否用于“光学字符识别”软件?
浏览 1
提问于2014-03-30
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1
回答
神经网络
能代表一个导数
的
关系吗?
neural-network
假设我测量了人们爬山
的
速度,碰巧他们
的
爬山速度与坡度有关,所以他们在山比较陡
的
地方走得比较慢。我
的
输入变量是山
的
海拔,我
的
输出变量是它们
的
爬山速度。我用
神经网络
来拟合这些数据,这样以后我就可以根据新
的
海拔测量来预测徒步旅行
的
速度。
神经网络
能否代表输入
的
一阶导数,从而很好地捕捉这种关系?如果爬山速度与山
的
曲率有关,那么表示二阶导数又如何呢?
浏览 0
提问于2019-04-26
得票数 4
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4
回答
从
神经网络
领域寻找有趣
的
主题
neural-network
我正准备做一个关于我从人工智能领域(
神经网络
)中选择的话题
的
演讲。我正在寻找一些有趣
的
东西,在现实生活中使用,最好不要太复杂(它越简单,学生就越容易理解,他们就越感兴趣)。我认为这是一个寻求建议
的
好地方。)
浏览 1
提问于2009-03-05
得票数 5
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1
回答
将C#神经元网络导出到C++
machine-learning
、
neural-network
、
encog
我使用Encog C#框架创建了一个
神经网络
。
神经网络
是经过充分训练
的
。因此,我想在我
的
主要
应用
中使用
神经网络
来解决一个子问题。 有没有办法将
神经网络
导出到我用C++编写
的
主要
应用
程序中?
浏览 5
提问于2017-02-23
得票数 1
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2
回答
棱镜对iOS UIImage
的
影响
ios
、
objective-c
、
xcode
、
uiimageview
、
core-image
我正在开发一个照片
应用
程序,我必须在UIImage上
应用
棱镜效果。但仍然无法获得任何关于此效果
的
参考。 有没有关于prisma效应
的
库或参考资料?
浏览 2
提问于2016-07-13
得票数 0
3
回答
神经网络
不能计算傅立叶变换吗?
neural-network
、
fft
、
dft
我正在试着理解一些关于
神经网络
的
事情。首先,环顾网络,似乎没有办法通过
神经网络
计算(离散)傅立叶变换。你可以通过硬编码把傅立叶常数包含在变换中,然后得到一个不错
的
结果。
浏览 4
提问于2012-04-26
得票数 16
1
回答
普适逼近定理与分类问题有何联系?
universal-approximation-theorem
前馈
神经网络
在分类问题上有着广泛
的
应用
,并且取得了很好
的
效果。如何才能证明这是合理
的
? 当
神经网络
的
普遍逼近定理假定存在连续性时,这显然不是分类
的
情况吗?
浏览 0
提问于2022-10-07
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1
回答
Tensorflow需要GPU和CUDNN吗?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
cudnn
Tensorflow可以在没有安装任何CPU
的
情况下在GPU上工作。1).
浏览 9
提问于2022-08-27
得票数 0
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1
回答
带有python后端
的
Android
应用
程序
java
、
android
、
python
、
neural-network
嘿,我用python创建了一个
神经网络
,这个网络可以识别手写数字。我想在我
的
android
应用
程序中使用这个。android
应用
程序将拍摄一张手写数字
的
照片,并将其发送到
神经网络
,
神经网络
将计算出该数字并将其发送回
应用
程序。我该怎么做?我看了谷歌云平台,但我很困惑。我想知道如何将图片从
应用
程序发送到我
的
python
神经网络
,并将输出发回。
浏览 9
提问于2016-01-18
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3
回答
贝叶斯和
神经网络
之间
的
关系是什么?
neural-network
、
bayesian-networks
我正在寻找使用CUDA实现
的
计算量大
的
任务,并且想知道
神经网络
或贝叶斯网络是否适用。不过,这不是我
的
问题,而是这两种网络类型之间
的
关系。它们似乎非常相关,特别是如果你看一下具有学习能力
的
贝叶斯网络(维基百科上
的
文章提到了这一点)。乍一看,贝叶斯网络看起来有点像一种特定类型
的
神经网络
。有谁能总结一下他们之间
的
关系,除了表面上
的
相似之处,还有什么联系吗?
浏览 3
提问于2008-11-20
得票数 10
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3
回答
神经网络
--一种新编程范式
的
诞生
paradigms
最近,有很多关于
神经网络
的
炒作。他们接管了人工智能领域,在计算机视觉、医学、自然语言处理等领域找到了
应用
。在理解它们和它们
的
能力方面有着活跃
的
研究领域,但似乎解决越来越多的人工智能问题更多
的
是为了找到正确
的
神经网络
结构(也有关于金属学习
的
积极研究-使
神经网络
的
设计自动化)。既然越来越多
的
问题可以通过找到正确
的
神经网络
架构来解决,那么我们能不能说一
浏览 0
提问于2017-06-10
得票数 1
2
回答
如何利用
神经网络
找到子串
的
主要部分?
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
recurrent-neural-network
我正在分析空缺,并试图构建一个文本维护
应用
程序,可以询问在文本中提到了哪些技能。是的,也许这是用技能字典搜索全局文本
的
任务,但我真的很好奇,NN能帮上忙吗?正如你所猜测
的
,我是ML
的
新手。
浏览 6
提问于2016-03-01
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1
回答
将不同长度
的
序列映射到固定向量- Python
machine-learning
、
python
、
neural-network
、
nlp
、
deep-learning
我正在尝试用深度
神经网络
制作一个聊天机器人,在python中使用keras。我
的
问题是,深
神经网络
要工作,输入维数必须是固定
的
。所以我
的
问题是,我怎样才能把一系列
的
单词(不同长度
的
句子)映射到一个固定
的
向量上,这样我才能通过一个深层次
的
神经网络
来提供这个信息呢?
浏览 0
提问于2017-01-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在Matlab模式识别工具箱(PRTools)中设置连续标签
matlab
、
machine-learning
、
statistics
、
regression
、
data-science
我有一个带有标签和数据点
的
数据集,问题是我想得到一个线性估计器,而不是一个分类问题,例如:testset=prdataset理想情况下,它应该是[1.5,2.5,3.5,4.5]'或与之相近
的
东西。你知道如何在PRtools或其他类似的工具中做到这一点吗?这是一个线性依赖,但我也希望能够玩其他类型
的
依赖?此外,这将是一个巨大
的
奖励,因为系统在NaN值上有点聪明,这严重地抛光了我
的
真实数据集。为
浏览 0
提问于2016-07-20
得票数 7
1
回答
深层
神经网络
与大数据分析
neural-network
、
deep-learning
、
anomaly-detection
、
bigdata
在我
的
MS研究期间,我在异常检测领域工作过。现在,我有两个主要
的
和最近出现
的
领域可供选择,即深度
神经网络
和大数据分析。然而,我必须选择一个作为我未来
的
工作领域。我想把其中一个领域和我以前
的
工作联系起来,那就是异常检测。此外,我还要问两个问题: 深层
神经网络
与大数据分析,哪一种更适合异常检测?深层
神经网络
与大数据分析相比,未来还有更大
的
发展空间吗?
浏览 4
提问于2017-06-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
时态差异学习与反向传播
machine-learning
、
neural-network
、
backpropagation
、
reinforcement-learning
、
temporal-difference
我读过斯坦福-
的
这一页。我无法理解TD学习是如何
应用
于
神经网络
的
。我正在尝试做一个跳棋AI,将使用TD学习,类似于他们已经实现了在后备棋。请解释TD回传
的
工作.我已经提出了这个问题-- ,但我无法理解被接受
的
答案.如果可能的话,请用不同
的
方法解释。
浏览 6
提问于2016-02-14
得票数 2
2
回答
如何对
神经网络
进行训练,生成串联
的
特征向量?
neural-network
、
speech-recognition
通过序列化
的
,我
的
意思是输入
的
值以离散
的
时间间隔出现,而且向量
的
大小也不知道。传统
的
神经网络
采用固定大小
的
并行输入神经元和固定大小
的
并行输出神经元。一个序列化
的
实现可以用于语音识别,其中我可以给网络提供一个时间序列
的
波形,并在输出端获取音素。 如果有人能指出一些现有的实现,那就太好了。
浏览 0
提问于2013-10-17
得票数 3
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